再：Pythonにstdエラー式こんにちはしゅう
このエラーに基づいて、以前のバージョンのJMP（JMP 13.0またはJMP 14.0）を使用している必要があると思います。新しいバージョンを試すことはできますか？
これらの関数は、JMP 14.1のPythonコード生成エンジンに追加されました。このバージョンから、次のオプションはすべて完全に機能するPythonコードを生成するはずです。
1) the following models should now be working, in addition to the "fast
formulas" Neural Networks (both numeric as well as categorical):
* Analyze->Fit Model Fit Model - Standard Least Squares Standard Error Formula
* Analyze->Fit Model Fit Model - Standard Least Squares Mean Confid Limit
Formula
* Analyze->Fit Model Fit Model - Standard Least Squares Indiv Confid Limit
Formula
* Analyze->Specialized Modeling Gaussian Process Variance Formula
* Analyze->Multivariate Methods Principal Components Components Formulas
(PCA_wide)
* Analyze->Multivariate Methods Discriminant Probability Formulas Discriminant
PythonまたはJavaスクリプトへのstd err式Pythonで標準エラー式を書きたいです。フォーミュラデポ機能は、「Vec Quadratic」、「Concat」、または「Design Nom」演算子で何をすべきかを認識していませんが、他のすべてを問題なく記述しているように見えます。誰も私が同等のPythonを編集する方法や、Pythonが処理できる操作にそれらを分解する方法を知っていますか？
JMP 14 Predictive and Specialized Modeling bookに、高度なオペレーター向けのNumPy pythonライブラリーの使用に関する行があることに気付きました。フォーミュラデポでPythonトランスレータを補完するためにどのように展開できますか、同等の演算子の参照を使用してPythonスクリプトを自分で編集する必要がありますか？スクリプトを実行するときにライブラリが利用可能であることを確認する必要があると思いますか？
同じ演算子に問題があるJavaスクリプトのこのstd err式の問題と同等の解決策は何ですか？
再：Pythonにstdエラー式ありがとう。
悲しいことに、14.0.0があります。大企業で働くことは、14.1 +をタイムリーに把握するのに問題があります。誰かに式（10個）を送信して、機能しているPythonやJavaスクリプトコードを返す方法はありますか？再：Pythonにstdエラー式ありがとう。あなたは正しかったので、14.3を起動して実行しましたが、Pythonトランスレータは「Vec Quadratic」に満足しているように見えましたが、「H Direct Product」演算子の処理方法はまだわかりませんでした。進め方に関する他の考えはありますか？再：Pythonにstdエラー式プレースホルダー関数の実装を作成するには、技術的な詳細と例についてJMPドキュメントを検索することから始めます。理想的には、これにより、一致する実装を思い付くのに十分な詳細が提供されるはずです。次のステップでは、JSLを使用していくつかのテストを実行し、既知の入力（欠損値などのエッジケースを含む）の結果をキャプチャし、それらの結果を実装の結果と比較します。最後のステップは、JMPモデルのJSLバージョン全体の結果を、プレースホルダー実装を使用するために拡張されたスコアコードと比較することです。
これは些細な作業ではないことを理解しています。重要なプレースホルダー関数呼び出しを生成するモデルをデプロイする場合は、テクニカルサポートに連絡するか、JMPウィッシュリストにエントリを追加してください。
この特定のシナリオでは、オンライン doc 「H Direct Product」オペレーターの場合：
H Direct Product(A, 
Description
Horizontal direct product of two square matrices of the same dimension or scalars.
スクリプトインデックスに例を追加します。
Names Default To Here( 1 );
exA = [1 2, 3 4];
exB = [1 1 1, 2 2 2];
exProd = H Direct Product( exA, exB );
Show( exProd );
/* verify result */
Show(
exProd[1, 1 :: 6] == Direct Product( exA[1, 1 :: 2], exB[1, 1 :: 3] )
);
Show(
exProd[2, 1 :: 6] == Direct Product( exA[2, 1 :: 2], exB[2, 1 :: 3] )
);
「NumPy Direct Product」を検索すると、この機能がポイントされます。
直接翻訳のように見えます。したがって、numpy.kron関数に基づいて実装を作成することから始めて、例を使用して検証し、次に既知の入力と出力の比較を行います。
これがあなたを正しい方向に導くことを願っています！
Re：PythonまたはJavaスクリプトへのstd err式再：NumPyの依存関係。NumPy docを開始点として使用して独自のバージョンを作成できますが、最初にデプロイメント環境で使用できるようにする方法を確認することを強くお勧めします。NumPyを使用することを選択したのは、サイズの大幅な削減をサポートしながら、生成されたモデルのパフォーマンスを大幅に向上させるためです。
NumPyは、最も人気のあるPython数値ライブラリの1つであるため、最近では、作業バージョンを入手するのがはるかに簡単になっています。通常、「pip install numpy」または「conda install numpy」と同じくらい簡単です。
AWS Lambdaにデプロイする場合（クラウドでモデルを実行するのに最適な方法です。セントルイスの資料を確認してください） チュートリアル ）、最近のレイヤー NumPyなどの一般的なライブラリの使用を容易にするために正確に作成された機能。最終的な答えは、実際に展開シナリオによって異なります。
Re：JavaScript、その言語では線形代数演算子をサポートしていません。デプロイメントターゲットとして検討している場合は、詳細（web？node.js？）を含むエントリをJMPウィッシュリストに追加することをお勧めします。それまでの間、次のような高レベルで最適化された演算子を備えたライブラリを探します。 NumJs または MathJs 。
再：Pythonにstd err式パッチを取得するために組織のJMP管理者である必要はありません。
ここから自分でJMP 14.0を14.1（またはそれ以上の14.0から14.3）にアップグレードできます。 https://support.sas.com/downloads/package.htm?pid=2368
