Standardparameter für die Elastic Net Logistic RegressionHallo alle,
Ich habe in meiner Schulzeit JMP für das Data Mining verwendet, bin aber seitdem auf Python umgestiegen.Ich habe kürzlich JMP verwendet, um eine Elastic Net Logistic-Regression mit meinen Daten zu erstellen, da die Ausgabe intuitiver ist.Ich habe versucht, meine Ergebnisse in Python mit der "SGDClassifier-Funktion" zu replizieren, aber meine Ergebnisse waren weit davon entfernt.Ich glaube, es kann daran liegen, dass für diese Funktion mehrere Parameter wie Alpha, L1-Verhältnis, anfängliche Lernrate für "adaptive" Modelle usw. angegeben werden müssen. Kennt jemand die Standardeinstellungen für die elastische Netzregression von JMP? Ich verstehe, dass das Alpha 0,9 ist, aber bei den anderen bin ich mir nicht sicher.
Vielen Dank im Voraus für jede Hilfe!
Informationen zur Python-Funktion:
SGDClassifier-Funktion in Python
Betreff: Standardparameter für die Elastic Net Logistic RegressionDie Parameter und Hyperparameter sind abhängig von den Daten. Eine Vorgehensweise wäre, den Benutzer aufzufordern, alle Startwerte anzugeben. Die andere Möglichkeit besteht darin, zunächst Heuristiken und Standardwerte zu verwenden. JMP nutzt den zweiten Weg, weil er die Belastung der Benutzer reduziert.
Unterschiedliche Softwareentwickler und Benutzer können unterschiedliche Heuristiken und Standardwerte für eine bestimmte Prozedur verwenden. Ich denke, dass solche Unterschiede strittig sind, weil Sie die Startwerte ändern können, um sie Ihren Vorlieben oder Zwecken anzupassen.
Bei einigen Verfahren hat JMP umfangreiche Untersuchungen auf der Grundlage von Simulationen durchgeführt, um die besten Standardwerte zu ermitteln. Es wird immer noch Fälle geben, in denen die Standardwerte nicht angemessen oder die besten sind.
Betreff: Standardparameter für die Elastic Net Logistic RegressionIch bin nicht einverstanden.Ich finde zunehmend, dass die Standardeinstellungen in der Software sehr wichtig sind – es gibt so viele Parameter einzustellen, dass gute Standardeinstellungen viel bedeuten.Daher wäre ich sehr daran interessiert, die Standardwerte zwischen verschiedenen Programmen zu vergleichen.Dies könnte eine wichtige Überlegung bei der Auswahl des zu verwendenden Softwareprogramms sein.Obwohl ich ein hingebungsvoller und glücklicher JMP-Benutzer bin, ist die Realität, dass sich die Welt zunehmend Open-Source-Software zuwendet, oft in dem Glauben, dass sie „kostenlos“ ist.Aber es ist nicht kostenlos - die Kosten beinhalten (unter anderem) genau diese Standardeinstellungen, nach denen die Frage gestellt wird.Ich wäre also daran interessiert, eine Antwort auf die Frage zu sehen und den Vergleich zu sehen, den der Fragesteller versucht.
Betreff: Standardparameter für die Elastic Net Logistic RegressionIch verstehe Ihre Frage, aber im Grunde läuft es auf die Frage hinaus:
"Kann mir jemand die JMP-Standardparameter mitteilen, damit ich JMP nicht mehr verwenden muss?"Das scheint keine angemessene Frage für die JMP Discssion Group zu sein
Betreff: Standardparameter für die Elastic Net Logistic RegressionNun, ich habe eher gefragt, ob jemand weiß, was diese Standardparameter in JMP sind, damit ich dies möglicherweise auf meine Python-Funktion anwenden kann, da ich versuche, die von JMP bereitgestellten Ergebnisse zu replizierenBetreff: Standardparameter für die Elastic Net Logistic RegressionDa Sie ein Python-Problem haben, sollten Sie meines Erachtens eine Diskussionsgruppe für Python-Benutzer um Hilfe bitten.
