多変量ニューラルネットワークの構築私はこの質問への答えを知っているので、回避策があるかもしれませんが、代わりに「ウィッシュリスト」に投稿する必要があります：多くのY（分析物）と多くのX（環境データ）を持つ複雑なデータセットがあります）。 マルチY /マルチXモデルを作成できるJMPProプラットフォームは、部分最小二乗法と一般化回帰だけです（私は思います）。 本当に素晴らしいウェビナーに座った後@kemal_oflusニューラルネットワーク（私は多くのXを持つ単一のY応答をモデル化するために使用します）では、多変量データをモデル化するためにJMPのニューラルネットワークプラットフォームの力を利用する方法があるかどうか疑問に思っています。 私は、生物の集団やゲノムデータセットのようなものについて話しているので、変動の最も影響力のある環境要因を知りたいと思います。 Gen-regとPLSは、これらの種類のデータセットを正直に処理するのに適していると思いますが、好奇心から、ニューラルネットワークモデルを使用してマルチY予測を生成できますか？たとえば、2種類のサンゴに最も適した環境条件を知りたい場合があります。 サンゴの種ごとにモデルを作成して比較するだけだと思いますが、これは多くの異なる住民がいる生態系では厄介になる可能性があります。
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