ニューラルネットノードのガイド：内部ノードと非表示および外部ノード私はプロ評価で顧客を支援しています、そして、我々は「JMPによるPredicitve Analyticsの基礎」第2版を通過しています。252ページで、ノードの数を決定するためのガイドラインを示します。JMPには、入力レイヤー（X）、1つまたは2つの非表示レイヤー、および出力レイヤー（Y）を含めることができます。 彼らの推奨事項では、カテゴリー変数の出力ノードの数を考慮しています。
「出力層のノードの数は問題に依存します。単一の連続変数またはバイナリ変数を予測するには、1つの出力ノードを使用します。5つのレベルを持つカテゴリ変数の場合、各レベルに1つずつ、5つの出力ノードを使用します。」
次に、入力ノード番号と出力ノード番号の経験則について話をします。
したがって、私の質問は次のとおりです。ユーザーは、ノードの数を決定するためにカテゴリYにどれだけのレベルがあるかを知る必要がありますか？上記で述べたことが真実である場合、明らかな方法でニューラルレポートに存在する情報はないようです。何か不足していますか？たとえば、ダイアグラムには常にYのボックスが1つあります。プロファイラーのレベルは個別のプロファイラーとして表示されますが、それはカテゴリのレベルの数に基づいているだけです（したがって暗黙的ですが、明記されていません）。
再：ニューラルネットノードのガイド：内部ノード対非表示および外部ノード？ローラ、
についてのガイドラインのその部分出力ノードあなたが本から引用したことは誤解を招く。JMPは、出力レイヤーのノード数を指定するようユーザーに要求しません。応答変数のモデリングタイプごとに自動的に行われます。つまり、連続応答の場合、NNは数値予測を行います。公称または順序応答の場合、NNは各応答レベルに1つずつ、確率予測のセットを作成します。本に記載されているアドバイスの残りの部分は、ユーザーが数を選択する際にガイドすることです。レイヤー内の非表示ノード。
再：ニューラルネットノードのガイド：内部ノード対非表示および外部ノード？JMPがニューラルのカテゴリYに正しいノード数を提案すると役立つと思われます！または少なくとも最大。
再：ニューラルネットノードのガイド：内部ノード対非表示および外部ノード？ピーター-はい。生成されたCコードを表示することで、ダミー変数から式の変換方法まで、何が起こっているのかを実際に説明することができました。繰り返す価値のあるトリックです！
再：ニューラルネットノードのガイド：内部ノード対非表示および外部ノード？ローラ：あなたの元の質問に関するガイダンスを提供することはできませんが、見込み客に共鳴する可能性のある評価に関する別の考えを提供しますか？これらのモデルは、多くの用語、変換などではかなり鈍角になります。私の顧客の一部は、これらのモデルを、たとえば融資申請者、アップセルサービス/製品などを分類するためのデータウェアハウスなどの生産システムにエクスポートします。彼らは、Formula DepotがC、SQL、Pythonなどにパブリッシュするのを見ています。「JMP Proからモデルを取得する」という苦痛を緩和するものとして、優れた機能として他の宛先システムに導入します。お役に立てれば。
再：ニューラルネットノードのガイド：内部ノード対非表示および外部ノード？NNの各ノードは、非線形活性化関数で変換された入力の線形関数に対応します。応答レベルに関連するシフトまたは不連続性は個別にモデル化できるため（または、より正確には、レベルからの貢献度は別のノードを使用してモデル化できるため）、Yレベルごとに1つのノードを持つことは理にかなっています。関係のない注記では、近似モデルは、モデル内にあるYのレベルのみを予測できます（使用されているノードの数に関係なく）。
