Parámetros predeterminados para la regresión logística de red elásticaHola a todos,
Solía usar JMP para la minería de datos cuando estaba en la escuela, pero cambié a usar Python desde entonces.Recientemente utilicé JMP para crear una regresión logística de red elástica con mis datos, ya que su resultado es más intuitivo.Intenté replicar mis resultados en python usando la "función SGDClassifier", pero mis resultados estaban muy lejos.Creo que puede deberse a que esta función requiere especificar varios parámetros, como alfa, relación L1, tasa de aprendizaje inicial para modelos "adaptativos", etc. ¿Alguien sabe la configuración predeterminada para la regresión neta elástica de JMP? Entiendo que el alfa es 0.9 pero no estoy seguro de los demás.
¡Gracias de antemano por cualquier ayuda!
Información sobre la función de python:
Función SGDClassifier en Python
Re: Parámetros predeterminados para la regresión logística de red elásticaLos parámetros e hiperparámetros dependen de los datos. Una forma de proceder sería pedirle al usuario que proporcione todos los valores iniciales. La otra forma es usar heurísticas y valores predeterminados para comenzar. JMP utiliza la segunda forma porque reduce la carga que recae sobre los usuarios.
Diferentes desarrolladores de software y usuarios pueden usar diferentes heurísticas y valores predeterminados para un procedimiento dado. Creo que tales diferencias son discutibles porque puede cambiar los valores iniciales para adaptarlos a sus preferencias o propósitos.
En algunos procedimientos, JMP ha utilizado una amplia investigación basada en simulación para determinar los mejores valores predeterminados. Todavía habrá casos en los que los valores predeterminados no sean apropiados o los mejores.
Re: Parámetros predeterminados para la regresión logística de red elásticano estoy de acuerdoCada vez encuentro más que la configuración predeterminada en el software es bastante importante: hay tantos parámetros para configurar que los buenos valores predeterminados significan mucho.Por lo tanto, estaría muy interesado en comparar los valores predeterminados entre diferentes programas.Esta podría ser una consideración importante en qué programa de software usar.Si bien soy un devoto y feliz usuario de JMP, la realidad es que el mundo recurre cada vez más al software de código abierto, a menudo bajo la creencia de que es "gratuito".Pero no es gratis: el costo implica (entre otras cosas) estas configuraciones predeterminadas sobre las que se hace la pregunta.Por lo tanto, me interesaría ver una respuesta a la pregunta, así como ver la comparación que intenta el interrogador.
Re: Parámetros predeterminados para la regresión logística de red elásticaEntiendo tu pregunta, pero básicamente se reduce a la pregunta:
"¿Puede alguien decirme los parámetros predeterminados de JMP, para que ya no tenga que usar JMP?"Esa no parece ser una pregunta apropiada para el JMP Discssion Group.
Re: Parámetros predeterminados para la regresión logística de red elásticaBueno, estaba más preguntando si alguien sabe cuáles son estos parámetros predeterminados en JMP para poder aplicar esto a mi función de python porque estoy tratando de replicar los resultados que proporciona JMP.Re: Parámetros predeterminados para la regresión logística de red elásticaDado que tiene un problema con Python, creo que debería pedir ayuda a un grupo de discusión de usuarios de Python.
