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Frage nach fehlenden Informationen in neuronalen Netzen

Ich verwende neuronale Netze in JMP Pro und habe eine Frage zu fehlenden Informationen darin.

 

JMP-Handbuch sagt

„Bei einer kontinuierlichen Variablen werden fehlende Werte durch den Mittelwert der Variablen ersetzt.“ Außerdem ein Indikator für fehlende Werte mit dem Namen fehlt , wird erstellt und in das Modell aufgenommen.' aber was genau bedeutet es „ein Indikator für fehlende Werte, benannt fehlt , wird erstellt und in das Modell einbezogen. Bitte bringen Sie mir das mathematische Verfahren bei, wenn es jemand kennt.

 

Danke schön,

 

AnalytikBetreff: Frage fehlender Informationen in neuronalen Netzen

Oh, der Wert 47,2628571428571 ist die Konstante, die berechnet wird!

Ich habe es verstanden, ich schätze es wirklich!!!

Können Sie mir den Namen dieser Methode nennen? sehr interessant.

 

Eine andere Frage ist, warum 0,5 multipliziert wird, wenn die Tanh-Funktion als Aktivierungsfunktion gewählt wird?

Das Skript lautet „tanh 0.5*((-0.0023784672793723)*X1+X2*(0.395636947029777+(-0.0023784672793723)*47.2628571428571))

X1=kein fehlender Wert, X2=0, wenn er nicht fehlt, 1, wenn er fehlt,

 

Betreff: Frage fehlender Informationen in neuronalen Netzen

Die Werte sind die Gewichtungen, die in der Linearkombination für einen Knoten bzw. die Antwort angewendet werden, wenn der Term eine Eingabe bzw. ein Knoten ist. So 0,395636947029777 ist das Gewicht für X2. Der Beitrag beträgt 0, wenn X1 nicht fehlt, und 0,395636947029777, wenn X1 fehlt.

 

Der Wert 47,2628571428571 ist die Konstante in der Linearkombination der verborgenen Schicht. Es ist nicht der Mittelwert und hängt von fehlenden Zeilen ab.

Betreff: Frage fehlender Informationen in neuronalen Netzen

Schätzen Sie Ihre schnelle Antwort.

Ich könnte 0 oder 1 gewählten Algorithmus verstehen, wenn fehlende Daten vorliegen.

Ich habe noch eine Frage: Die folgende Formulierung ist Teil des Skripts, das eine Verknüpfung zwischen einem Xfactor und dem ersten Knoten in der verborgenen Ebene herstellt.

(-0,0023784672793723)*X1+X2*(0,395636947029777+(-0,0023784672793723)*47,2628571428571)

X1=kein fehlender Wert, X2=0, wenn er nicht fehlt, 1, wenn er fehlt,

-0.0023784672793723 sieht aus wie Gewichte.

Ich frage mich, was 0,395636947029777 und 47,2628571428571 sind??

Der Mittelwert ist in diesem Fall 47,9287, nicht 47,2628571428571 ...

Betreff: Frage fehlender Informationen in neuronalen Netzen

Die Indikatorspalte im Modell (nicht die Datentabelle) enthält 0, wenn die Beobachtung nicht fehlt, und 1, wenn sie fehlt. Diese Indikatorvariable wird zu einem weiteren Prädiktor. Die Gewichte für den Indikator liegen nahe bei Null, wenn fehlende Daten nicht aussagekräftig sind.