JMP PRO のモデル比較表 - 値の違い一連のデータに対して 3 つの分析 (重回帰、ブートストラップ フォレスト、ニューラル ネットワーク) を実行し、後でモデル比較テーブルを適用して結果の概要を一目で確認します。ニューラル ネットワークで得られた結果は、実際のニューラル ネットワークの出力とモデルの比較表では異なって表示されることがわかりました。たとえば、ニューラル ネットワーク出力で取得された R Square 値は 0.9812414 でしたが、これは検証列のテスト セットのモデル比較テーブルでは 0.9553 として表示されます。この値はモデル比較表でどのように変化しますか?
予測モデリングと機械学習Re：JMPPROのモデル比較表-値の違いニューラルネットワークアルゴリズムは、重みのセットをランダムに割り当ててから、それらの重みを繰り返し再調整することから始まります。 このプロセスでは、アルゴリズムが実行されるたびに、わずかに異なる最終的な重みのセット（したがって、適合統計）が生成されます。 モデル比較で使用する予測式を保存するときに特定の重みのセットを1つ保存しました。次に、.jrpファイルを開いて分析を再実行すると、モデルが新しいランダムな開始重みのセットで再実行され、わずかに異なる数値結果が生成されます。 。 毎回まったく同じ数値結果を取得するには、モデルを実行する前にランダムシード値を指定します。 （見るこのドキュメントページ。）ランダムシードを設定すると、重みのランダムな初期化が毎回同じになります。
同じ概念がブートストラップフォレストに適用されます（ここでは、ランダムシードがブートストラップサンプリングを制御します）が、ランダムシードオプションは、ニューラルのように起動ウィンドウではなく仕様ウィンドウに表示されます。
Re：JMPPROのモデル比較表-値の違い問題を明確にした迅速な対応に感謝します。
