多元神经网络构建我知道这个问题的答案，所以也许这应该发布在“愿望清单”中，尽管也许有一个解决方法：我有一个复杂的数据集，其中有许多 Y（分析物）和许多 X（环境数据） ）。 几乎唯一能够制作多 Y/多 X 模型的 JMP Pro 平台是偏最小二乘法和广义回归（我认为）。 在参加了一场非常出色的网络研讨会之后@kemal_oflus在神经网络上（我用它来对多个 X 的单个 Y 响应进行建模），我想知道是否有任何方法可以利用 JMP 神经网络平台的强大功能来对多变量数据进行建模。 我说的是诸如生物体集合或基因组数据集之类的事情，您想了解最有影响力的环境变化驱动因素。 老实说，我猜 Gen-reg 和 PLS 可以很好地处理这些类型的数据集，但是出于好奇，是否可以使用神经网络模型来产生多 Y 预测？例如，也许您想知道最适合两种珊瑚的环境条件。 我想您只需为每个珊瑚物种建立一个模型并进行比较，尽管这对于拥有许多不同居民的生态系统来说可能会变得很麻烦！
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