Question d'informations manquantes dans les réseaux de neuronesJ'utilise des réseaux de neurones dans JMP pro et j'ai une question concernant les informations manquantes.
Le manuel JMP dit
'Pour une variable continue, les valeurs manquantes sont remplacées par la moyenne de la variable. En outre, un indicateur de valeur manquante, nommé est manquant , est créé et inclus dans le modèle.' mais que signifie exactement "un indicateur de valeur manquante, nommé est manquant , est créé et inclus dans le modèle". s'il vous plaît apprenez-moi la procédure mathématique si quelqu'un le sait.
Merci,
AnalytiqueRe : Question d'information manquante dans les réseaux de neuronesOh, la valeur 47.2628571428571 est la constante calculée !
J'ai compris, j'apprécie vraiment !!!
Pourriez-vous me dire le nom de cette méthode ?? très interressant.
Une autre question est pourquoi 0,5 est multiplié lorsque la fonction tanh est choisie comme fonction d'activation ??
Le script dit 'tanh 0.5*((-0.0023784672793723)*X1+X2*(0.395636947029777+(-0.0023784672793723)*47.2628571428571))
X1=valeur non manquante, X2=0 si non manquante, 1 si manquante,
Re : Question d'information manquante dans les réseaux de neuronesLes valeurs sont les poids appliqués dans la combinaison linéaire pour un nœud ou la réponse si le terme est une entrée ou un nœud, respectivement. Donc 0,395636947029777 est le poids de X2. Il contribue 0 lorsque X1 n'est pas manquant et 0,395636947029777 lorsque X1 est manquant.
La valeur 47,2628571428571 est la constante dans la combinaison linéaire de la couche masquée. Ce n'est pas la moyenne et cela dépend des lignes manquantes.
Re : Question d'information manquante dans les réseaux de neuronesAppréciez votre réponse rapide.
Je pourrais comprendre 0 ou 1 algorithme choisi lorsqu'il existe des données manquantes.
Vous avez encore une question, la formulation suivante fait partie du script reliant un facteur X et le premier nœud de la couche cachée.
(-0,0023784672793723)*X1+X2*(0,395636947029777+(-0,0023784672793723)*47,2628571428571)
X1=valeur non manquante, X2=0 si non manquante, 1 si manquante,
-0.0023784672793723 regarde les poids.
Je me demande ce que sont 0.395636947029777 et 47.2628571428571 ??
la moyenne est de 47,9287 dans ce cas et non de 47,2628571428571...
Re : Question d'information manquante dans les réseaux de neuronesLa colonne de l'indicateur dans le modèle (pas le tableau de données) contient 0 si l'observation n'est pas manquante et 1 si elle est manquante. Cette variable indicatrice devient un autre prédicteur. Les pondérations de l'indicateur sont proches de zéro si les données manquantes ne sont pas informatives.
