Salut,
1. Dans de nombreux (certains ?) cas, les performances de modélisation de JMP NN sont meilleures que celles des autres (c'est-à-dire python).
Hier, j'ai testé et comparé les résultats NN de JMP et de python avec leurs données (quelques autres ensembles de données) dans une entreprise liée aux semi-conducteurs. Sur la base du R-carré, les résultats de Python étaient de 70 % à 80 %, mais ceux de JMP étaient de 95 % à 99 %.
Pourquoi l'analyse de JMP est-elle meilleure ?Dans quels cas cela résulterait-il ?
2. Question connexe. Souvent, les performances de validation sont meilleures que les performances de formation. Dans quels cas cela résulterait-il ?
Quand il n'y a pas de facteur clairement important ? Lorsque le nombre de données n'est pas grand ? Lorsqu'il y a plusieurs valeurs identiques dans les données ? Lorsque le nombre de nœuds est grand ?
Je me demande comment interpréter cela. Aidez-moi, s'il vous plaît. Merci.
