JMP PRO의 모델 비교표 - 가치의 차이일련의 데이터, 즉 다중 선형 회귀, 부트스트랩 포리스트 및 신경망에 대해 세 가지 분석을 수행하고 나중에 모델 비교표를 적용하여 결과 요약을 한 눈에 얻습니다. 신경망에서 얻은 결과가 실제 신경망 출력과 모델 비교표에서 다르게 나타나는 것을 발견했습니다. 예를 들어 신경망 출력에서 얻은 R Square 값은 0.9812414 였지만 검증 열의 테스트 세트에 대한 모델 비교표에서는 0.9553으로 나타납니다. 모델 비교표에서 이 값은 어떻게 변합니까?
예측 모델링 및 기계 학습Re: JMP PRO의 모델 비교 표 - 값의 차이신경망 알고리즘은 가중치 세트를 무작위로 할당한 다음 해당 가중치를 반복적으로 다시 맞추는 것으로 시작합니다. 이 프로세스는 알고리즘이 실행될 때마다 약간 다른 최종 가중치 세트(따라서 적합한 통계)를 생성합니다. 모델 비교에서 사용하기 위해 예측 공식을 저장할 때 하나의 특정 가중치 세트를 저장했으며 이제 .jrp 파일을 열어 분석을 다시 실행하면 모델이 새로운 무작위 시작 가중치 세트로 다시 실행되고 약간 다른 수치 결과가 생성됩니다. . 매번 정확히 동일한 수치 결과를 얻으려면 모델을 실행하기 전에 임의의 시드 값을 지정하십시오. (보다 이 문서 페이지 .) 무작위 시드를 설정하면 가중치의 무작위 초기화가 매번 동일하게 됩니다.
동일한 개념이 Bootstrap Forest에 적용되지만(여기서 random seed는 bootstrap 샘플링을 제어합니다), random seed 옵션은 Neural에서와 같이 시작 창 대신 사양 창에 나타납니다.
Re: JMP PRO의 모델 비교 표 - 값의 차이문제를 명확히 한 신속한 응답에 감사드립니다.
