In diesem Fall für DOE, aber ich hoffe, es ist immer die gleiche Reichweite.
Es sieht so aus, als ob der interne Generator ganze Zahlen von 1 bis (2^32)-1 für den Reset-Wert verwendet.
Hallo @vince_faller ,
Zuerst dachte ich, es wäre etwas in der Größenordnung von 1 to (2^19937)-1, da dies der Zeitraum des Mersenne-Twister-Generators ist, den JMP verwendet. Aber nach einigem Ausprobieren entdeckte ich, dass i t scheint irgendwo in der Nähe von 1 bis zu einer 64-Bit-Ganzzahl zu liegen. Unten ist ein Skript, in dem ich zwei neuronale Modelle mit dem Seed-Set anpasse, und bei etwa 9.223.372.036.854.775.295 gehe ich zum Seed über, der nicht tatsächlich gesetzt wird (dh die Modelle stimmen nicht überein, da sich die Holdout-Sets unterscheiden). Interessanterweise ist es bei 9223372036854775295 nicht immer richtig, dass die Dinge kaputt gehen. Manchmal ist es 9223372036854775295+1, manchmal ist es 9223372036854775295 + 1000. Das verwirrt mich, und es tut mir leid, dass ich keine Erklärung dafür habe; hoffentlich tut es jemand anders!
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA\Big Class.jmp" );
seed = 9223372036854775295; //works, i.e., same results for validation
//seed = 9223372036854775295 + 1000; //does not work
Neural(
Y( :sex ), X( :height, :weight ),
Informative Missing( 0 ),
Validation Method( "Holdback", 0.3333 ),
Set Random Seed( seed ),
Fit( NTanH( 3 ) )
);
Neural(
Y( :sex ), X( :height, :weight ),
Informative Missing( 0 ),
Validation Method( "Holdback", 0.3333 ),
Set Random Seed( seed ),
Fit( NTanH( 3 ) )
);
Ich hoffe das hilft ein bisschen!
@julianisch
