Hi JMP Community, I was running neural networks to construct prediction models by JMP and assessing variable importance by Dependent Resampled Inputs, which using a k-nearest neighbors approach. I had the variable importance for each variable in the model, but how can I know the value of k and the other details of the k-nearest neighbors approach?
Ich glaube nicht, dass das Wichtigkeitsergebnis auf k basiert. Das Hilfesystem sagt:
Faktorwerte werden aus beobachteten Kombinationen konstruiert
Verwenden eines Ansatzes mit k-nächsten Nachbarn, um die Korrelation zu berücksichtigen. Diese Option
behandelt beobachtete Varianz und Kovarianz als repräsentativ für die Kovarianzstruktur für
Ihre Faktoren. Verwenden Sie diese Option, wenn Sie glauben, dass Ihre Faktoren korrelieren. Beachten Sie, dass
Diese Option ist abhängig von der Anzahl der Zeilen in der Datentabelle. Wenn mit einer kleinen Anzahl verwendet
von Zeilen können die Ergebnisse unzuverlässig sein.
Des Weiteren:
Notiz: Variable Wichtigkeitsindizes werden unter Verwendung von Monte-Carlo-Stichproben erstellt. Aus diesem Grund können Sie bei den Werten des Wichtigkeitsindex von einem Durchlauf zum anderen mit gewissen Schwankungen rechnen.
Mit anderen Worten wird ein Ansatz mit k-nächsten Nachbarn verwendet, um Beobachtungen zu gruppieren, so dass die Kovarianzstruktur der Daten beibehalten werden kann. Diese Beobachtungen werden in das Modell eingefügt, um vorhergesagte Werte zu erhalten. Wiederholen Sie nun (dies ist der Monte-Carlo-Teil), indem Sie einen neuen Satz von Beobachtungen auswählen. Sehen Sie, wie stark sich ein einzelner Faktor geändert hat, damit Sie die Bedeutung dieser Variablen einschätzen können.
Ich kenne nicht alle Details des Ansatzes der k-nächsten Nachbarn, der verwendet wird, aber ich würde vermuten, dass, wenn eine Wahl von k getroffen wird, dies derjenige wäre, der die Daten am besten beschreibt. Sehen Sie sich die Clustering-Technik für k-nächste Nachbarn im Hilfeabschnitt an, um zu sehen, wie JMP in dieser Situation "optimal" ak auswählt. Wenn dieser Ansatz wirklich verfolgt wird, weiß ich nicht, welcher Bereich von k untersucht wird. In jedem Fall würde ich wetten, dass aufgrund der laufenden Monte-Carlo-Simulation eine Reihe von k-Werten verwendet wird.
Vielen Dank für Ihre Antwort. Ich habe ein Vorhersagemodell des neuronalen Netzwerks erstellt, ich habe Profiler> Variablenbedeutung bewerten> Abhängige neu abgetastete Eingaben ausgewählt und eine Liste der Variablenbedeutung angezeigt. Laut der JMP-Hilfe wurde die Wichtigkeit mithilfe eines k-nächsten-Nachbarn-Ansatzes berechnet. Meine Frage ist, ob ich den k-Wert dieses k-nächsten Nachbarn-Ansatzes kennen kann?
Vielen Dank für Ihre Antwort. Ich habe ein Vorhersagemodell des neuronalen Netzwerks erstellt, ich habe Profiler> Variablenbedeutung bewerten> Abhängige neu abgetastete Eingaben ausgewählt und eine Liste der Variablenbedeutung angezeigt. Laut der JMP-Hilfe wurde die Wichtigkeit berechnet Verwendung einer k -Nächste Nachbarn nähern sich.Meine Frage ist, ob ich den k-Wert davon wissen kann k -Nächste Nachbarn nähern sich?
