エラスティックネットロジスティック回帰のデフォルトパラメータこんにちは、みんな、
在学中はデータマイニングにJMPを使用していましたが、その後Pythonを使用するようになりました。最近、JMPを使用して、データの出力がより直感的であるため、データを使用してエラスティックネットロジスティック回帰を作成しました。「SGDClassifier関数」を使用してPythonで結果を複製しようとしましたが、結果が大きく異なりました。この関数では、アルファ、L1比、「適応」モデルの初期学習率などのいくつかのパラメーターを指定する必要があるためだと思います。JMPのエラスティックネット回帰のデフォルト設定を知っている人はいますか？ アルファが0.9であることは理解していますが、他のアルファについてはよくわかりません。
よろしくお願いします！
Python関数に関する情報：
PythonのSGDClassifier関数
Re：エラスティックネットロジスティック回帰のデフォルトパラメータパラメータとハイパーパラメータはデータに依存します。 続行する1つの方法は、すべての開始値を指定するようにユーザーに依頼することです。 もう1つの方法は、ヒューリスティックとデフォルト値を最初に使用することです。 JMPは、ユーザーの負担を軽減するため、2番目の方法を使用します。
さまざまなソフトウェア開発者とユーザーが、特定の手順にさまざまなヒューリスティックとデフォルト値を使用する場合があります。 好みや目的に合わせて開始値を変更できるので、このような違いは無意味だと思います。
一部の手順では、JMPはシミュレーションに基づく広範な調査を使用して、最適なデフォルト値を決定しました。 デフォルト値が適切でない、または最適でない場合もあります。
Re：エラスティックネットロジスティック回帰のデフォルトパラメータ同意しません。ソフトウェアのデフォルト設定が非常に重要であることにますます気づきます。設定するパラメータが非常に多いため、適切なデフォルト設定は多くのことを意味します。したがって、異なるプログラム間のデフォルトを比較することに非常に興味があります。これは、使用するソフトウェアプログラムで重要な考慮事項になる可能性があります。私は熱心で幸せなJMPユーザーですが、現実には、世界はますますオープンソースソフトウェアに目を向けており、多くの場合、それは「無料」であると信じられています。しかし、それは無料ではありません-コストには、（とりわけ）質問がされているこれらの非常にデフォルトの設定が含まれます。ですから、質問者が試みている比較だけでなく、質問に対する答えを見たいと思います。
Re：エラスティックネットロジスティック回帰のデフォルトパラメータ私はあなたの質問を理解していますが、それは基本的に質問に要約されます：
「誰かがJMPのデフォルトパラメータを教えてもらえるので、JMPを使用する必要がなくなりましたか？」これは、JMPDiscssionGroupにとって適切な質問ではないようです。
Re：エラスティックネットロジスティック回帰のデフォルトパラメータJMPが提供する結果を複製しようとしているので、Python関数にこれを適用できるように、これらのデフォルトパラメータがJMPにあることを誰かが知っているかどうかをもっと尋ねました。Re：エラスティックネットロジスティック回帰のデフォルトパラメータPythonの問題が発生しているので、Pythonユーザーディスカッショングループに支援を求める必要があると思います。
