JMP PRO 中的模型比較表 - 值差異我對一組資料進行了三種分析，即多元線性迴歸、引導森林和神經網絡，然後應用模型比較表，得到一目了然的結果總結。我發現神經網路中獲得的結果在實際神經網路輸出和模型比較表中出現不同。例如，在神經網路輸出中獲得的 R 方值為 0.9812414 ，但在驗證列測試集的模型比較表中顯示為 0.9553 。型號對照表中這個數值如何變化？
預測建模和機器學習回复：JMP PRO 中的模型比較表 - 值差異神經網絡算法首先隨機分配一組權重，然後迭代地重新擬合這些權重。 每次運行算法時，此過程都會產生一組略有不同的最終權重（因此擬合統計量）。 您在保存用於模型比較的預測公式時保存了一組特定的權重，現在當您通過打開 .jrp 文件重新運行分析時，模型會使用一組新的隨機起始權重重新運行，並產生略有不同的數值結果. 要每次都獲得完全相同的數值結果，請在運行模型之前指定一個隨機種子值。 （看此文檔頁面.) 設置隨機種子將確保每次隨機初始化權重都是相同的。
相同的概念適用於 Bootstrap Forest（這裡，隨機種子控制引導採樣），儘管隨機種子選項出現在規範窗口中，而不是神經網絡中的啟動窗口：
回复：JMP PRO 中的模型比較表 - 值差異感謝您的及時回复，這已經澄清了這個問題。
