JMP PRO 中的模型比较表 - 值差异我正在对一组数据进行三种分析，即多元线性回归、引导森林和神经网络，然后应用模型比较表来获得一目了然的结果总结。我发现神经网络中获得的结果在实际神经网络输出和模型比较表中出现不同。例如，神经网络输出中获得的 R 方值为 0.9812414 ，但在验证列测试集的模型比较表中显示为 0.9553 。型号对照表中这个值如何变化？
预测建模和机器学习回复：JMP PRO 中的模型比较表 - 值的差异神经网络算法首先随机分配一组权重，然后迭代地重新拟合这些权重。 每次运行算法时，此过程都会产生一组略有不同的最终权重（因此拟合统计量）。 您在保存用于模型比较的预测公式时保存了一组特定的权重，现在当您通过打开 .jrp 文件重新运行分析时，模型会使用一组新的随机起始权重重新运行，并产生略有不同的数值结果. 要每次都获得完全相同的数值结果，请在运行模型之前指定一个随机种子值。 （看此文档页面.) 设置随机种子将确保每次随机初始化权重都是相同的。
相同的概念适用于 Bootstrap Forest（这里，随机种子控制引导采样），尽管随机种子选项出现在规范窗口中，而不是神经网络中的启动窗口：
回复：JMP PRO 中的模型比较表 - 值的差异感谢您的及时回复，这已经澄清了这个问题。
