この場合はDOEですが、常に同じ範囲であることを願っています。
内部ジェネレーターは、リセット値に1から(2 ^ 32)-1までの整数を使用しているようです。
やあ@vince_faller 、
最初は1〜1くらいくらいだと思いました(2 ^ 19937)-1、それはJMPが使用するメルセンヌツイスタージェネレーターの期間だからです。 しかし、試行錯誤しながら私は私を発見しましたtは1から64ビット整数の近くにあるようです。 以下は、2つのニューラルモデルをシードセットに適合させるスクリプトです。約9,223,372,036,854,775,295は、実際には設定されていないシードにクロスオーバーする場所です(つまり、ホールドアウトセットが異なるため、モデルが一致しません)。 興味深いことに、物事が崩壊するのは必ずしも9223372036854775295で正しいとは限りません。 9223372036854775295 + 1の場合もあれば、9223372036854775295+1000の場合もあります。 私はそれで混乱しています、そして私は理由の説明がないのが残念です。うまくいけば、他の誰かがそうするでしょう!
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 ) )
);
これが少し役立つことを願っています!
@julian