Modellazione delle prestazioni nella rete neuraleCiao,
1. In molti (alcuni ?) casi, le prestazioni di modellazione di JMP NN sono migliori di quelle di altri (ad esempio python).
Ieri ho testato e confrontato i risultati NN di JMP e python con i loro dati (alcuni altri set di dati) in un'azienda legata ai semiconduttori. Sulla base di R-square, i risultati di Python erano del 70% -80%, ma quelli di JMP erano del 95% -99%.
Perché l'analisi di JMP è migliore?In quali casi questo risulterebbe?
2. Domanda correlata. Spesso, le prestazioni di convalida sono migliori delle prestazioni di formazione. In quali casi questo risulterebbe?
Quando non c'è un fattore chiaramente importante? Quando il numero di dati non è grande? Quando ci sono molti stessi valori nei dati? Quando il numero di nodi è grande?
Mi chiedo come interpretare questo. Mi aiuti per favore. Grazie.
Re: Modellazione delle prestazioni nella rete neuralePer (1), immagino che non sarà un confronto facile. Immagino che ci siano innumerevoli pacchetti NN in Python. Quale hai usato? Quale impostazione? Inoltre, quale R-quadrato stai confrontando? Se JMP partiziona i dati, usi la stessa partizione per provare in Python? eccetera.
Per (2), ho appena provato i nostri dati TireTread, Y è Abrasion. E il risultato è opposto a quello che hai osservato. Ecco cosa ho fatto.
- Usa lo script neurale incorporato, ma rimuovi tutte le Y, tranne Abrasion.
- Impostazioni predefinite, Vai.
- Fare clic con il pulsante destro del mouse su Training R-sqr, Bootstrap, controllare Pesi frazionari, un seme casuale 55555.
- Fare clic con il pulsante destro del mouse su Convalida R-sqr, Bootstrap, controllare i pesi frazionari, lo stesso seme casuale 55555.
- Metti fianco a fianco gli R-sqr bootstrap nella stessa tabella. Crea una nuova colonna con la formula: ValidationRSqr > TrainingRSqr. La media della colonna è inferiore a 0,5. Ciò significa che la convalida R2 è in media peggiore di quella di formazione.
Re: Modellazione delle prestazioni nella rete neuraleCiao Peng,
La domanda del cliente è un po' vaga, ma in molti casi i risultati di JMP sono stati eccellenti, quindi ritengo che abbiano posto questa domanda. (Q2) Come nel tuo commento, se controllo utilizzando la funzione bootstrap, la probabilità che il valore Training R-Square sia maggiore del valore Validation R-Square è molto più alta.
Grazie
