Paramètres par défaut pour la régression logistique Elastic NetSalut tout le monde,
J'utilisais JMP pour l'exploration de données lorsque j'étais à l'école, mais je suis passé à Python depuis.J'ai récemment utilisé JMP pour créer une régression Elastic Net Logistic avec mes données car sa sortie est plus intuitive.J'ai essayé de répliquer mes résultats en python en utilisant la "fonction SGDClassifier" mais mes résultats étaient loin.Je pense que c'est peut-être parce que cette fonction nécessite de spécifier plusieurs paramètres tels que l'alpha, le rapport L1, le taux d'apprentissage initial pour les modèles "adaptatifs", etc. Quelqu'un connaît-il les paramètres par défaut de la régression nette élastique de JMP ? Je comprends que l'alpha est de 0,9 mais je ne suis pas sûr des autres.
Merci d'avance pour toute aide!
Informations sur la fonction python :
Fonction SGDClassifier en Python
Re : Paramètres par défaut pour la régression logistique du réseau élastiqueLes paramètres et hyper-paramètres sont dépendants des données. Une façon de procéder serait de demander à l'utilisateur de fournir toutes les valeurs de départ. L'autre méthode consiste à utiliser des heuristiques et des valeurs par défaut pour commencer. JMP utilise la deuxième méthode car elle réduit la charge imposée aux utilisateurs.
Différents développeurs de logiciels et utilisateurs peuvent utiliser différentes heuristiques et valeurs par défaut pour une procédure donnée. Je pense que de telles différences sont sans objet car vous pouvez modifier les valeurs de départ en fonction de vos préférences ou de votre objectif.
Dans certaines procédures, JMP a utilisé des recherches approfondies basées sur la simulation pour déterminer les meilleures valeurs par défaut. Il y aura toujours des cas où les valeurs par défaut ne sont pas appropriées ou les meilleures.
Re : Paramètres par défaut pour la régression logistique du réseau élastiqueJe ne suis pas d'accord.Je trouve de plus en plus que les paramètres par défaut dans le logiciel sont assez importants - il y a tellement de paramètres à définir que de bons paramètres par défaut signifient beaucoup.Donc, je serais très intéressé de comparer les valeurs par défaut entre différents programmes.Cela pourrait être une considération importante dans le logiciel à utiliser.Bien que je sois un utilisateur dévoué et heureux de JMP, la réalité est que le monde se tourne de plus en plus vers les logiciels open source, souvent sous l'impression qu'ils sont "gratuits".Mais ce n'est pas gratuit - le coût implique (entre autres) ces paramètres par défaut sur lesquels la question est posée.Donc, je serais intéressé de voir une réponse à la question ainsi que de voir la comparaison que le questionneur tente.
Re : Paramètres par défaut pour la régression logistique du réseau élastiqueJe comprends votre question, mais elle se résume essentiellement à la question:
"Quelqu'un peut-il m'indiquer les paramètres par défaut de JMP, afin que je n'aie plus besoin d'utiliser JMP ?"Cela ne semble pas être une question appropriée pour le groupe de discussion JMP
Re : Paramètres par défaut pour la régression logistique du réseau élastiqueEh bien, je demandais plutôt si quelqu'un savait quels sont ces paramètres par défaut dans JMP afin que je puisse l'appliquer à ma fonction python car j'essaie de reproduire les résultats fournis par JMPRe : Paramètres par défaut pour la régression logistique du réseau élastiqueÉtant donné que vous rencontrez un problème Python, je pense que vous devriez demander de l'aide à un groupe de discussion d'utilisateurs Python.
