신경망에서의 모델링 성능안녕,
1. 많은(일부 ?) 경우에 JMP NN의 모델링 성능은 다른 것(예: 파이썬)보다 우수합니다.
어제 JMP와 python의 NN 결과를 반도체 관련 회사의 데이터(몇 가지 다른 데이터 세트)와 테스트하고 비교했습니다. R-square를 기준으로 하면 python의 결과는 70%-80%이지만 JMP의 결과는 95%-99%였습니다.
JMP의 분석이 더 나은 이유는 무엇입니까?어떤 경우에 이러한 결과가 발생합니까?
2. 관련 질문. 종종 검증 성능이 훈련 성능보다 낫습니다. 어떤 경우에 이러한 결과가 발생합니까?
명확하게 중요한 요소가 없을 때? 데이터 수가 많지 않은 경우 ? 데이터에 동일한 값이 여러 개 있을 때? 노드 수가 많을 때 ?
이것을 어떻게 해석해야 하는지 궁금합니다. 도와주세요. 감사.
