ニューラルネットワークで情報が欠落しているという質問JMP pro でニューラル ネットワークを使用していますが、情報の欠落について質問があります。
JMPマニュアルによると
'連続変数の場合、欠損値は変数の平均値に置き換えられます。 また、という名前の欠損値インジケーター がありませんが作成され、モデルに含まれます。しかし、それは正確には何を意味するのですか？ がありません、作成され、モデルに含まれています」. 誰かがそれを知っている場合は、数学的手順を教えてください.
ありがとうございました、
分析Re: ニューラル ネットワークで情報が欠落しているという質問ああ、値 47.2628571428571 は計算された定数です!
わかりました、本当に感謝します!!!
このメソッドの名前を教えていただけますか??非常に興味深い。
別の質問は、活性化関数として tanh 関数が選択されたときに 0.5 が乗算されるのはなぜですか??
スクリプトは「tanh 0.5*((-0.0023784672793723)*X1+X2*(0.395636947029777+(-0.0023784672793723)*47.2628571428571))」と言う
X1=欠落していない値、X2=欠落していない場合は0、欠落している場合は1、
Re: ニューラル ネットワークで情報が欠落しているという質問値は、項がそれぞれ入力またはノードである場合、ノードまたは応答の線形結合に適用される重みです。 そう0.395636947029777 は X2 の重みです。 X1 が欠落していない場合は 0、X1 が欠落している場合は 0.395636947029777 になります。
値 47.2628571428571 は、隠れ層の線形結合における定数です。 これは平均値ではなく、欠落している行に依存します。
Re: ニューラル ネットワークで情報が欠落しているという質問あなたの素早い答えに感謝します。
欠損データが存在する場合、0 または 1 つの選択されたアルゴリズムを理解できました。
まだ質問があります。次の定式化は、1 つの Xfactor と非表示レイヤーの最初のノードをリンクするスクリプトの一部です。
(-0.0023784672793723)*X1+X2*(0.395636947029777+(-0.0023784672793723)*47.2628571428571)
X1=欠落していない値、X2=欠落していない場合は0、欠落している場合は1、
-0.0023784672793723 は重みに見えます。
0.395636947029777 と 47.2628571428571 は何ですか??
この場合、平均は 47.9287 であり、47.2628571428571 ではありません...
Re: ニューラル ネットワークで情報が欠落しているという質問モデル (データ テーブルではない) のインジケーター列には、観測値が欠落していない場合は 0 が含まれ、欠落している場合は 1 が含まれます。 この指標変数は別の予測子になります。 欠損データが参考にならない場合、指標の重みはゼロに近くなります。
