I am trying to predict continuous response on the basis of continuous inputs. However, during analysis, I've observed that SVR is considering excluded rows, which I want to use for model validation. Furthermore, the regression results couldn't be duplicated in Scikit-Learn library.
Please help on this issue!
Hallo,
Ich habe gerade ein Standard-SVM-Modell auf demselben Datensatz, Tablet Production.jmp, ausgeführt
Ich verwende JMP16.2 auf einem Mac
Ich habe zufällig 50 % der Zeilen ausgewählt und ihren Status auf "Ausgeblendet/Ausgeschlossen" gesetzt
Ich habe die SVM-Plattform über das Menü „Analysieren“ mit und ohne den Status „Ausgeblendet/Ausgeschlossen“ ausgeführt.
Es sieht so aus, als ob die Plattform dem Zeilenstatus gehorcht.
Warum stimmt SciKit nicht mit JMP überein? Es hat wahrscheinlich damit zu tun, wie das Modell parametrisiert wurde.
Beispielsweise stimmt die Standardanpassung möglicherweise nicht mit der Standardeinstellung in SciKit überein.
Support Vector Machines(
Y( :Dissolution ),
X(
:API Particle Size, :Mill Time, :Screen Size, :Mag. Stearate Supplier,
:Lactose Supplier, :Sugar Supplier, :Talc Supplier, :Blend Time,
:Blend Speed, :Compressor, :Force, :Coating Supplier, :Coating Viscosity,
:Inlet Temp, :Exhaust Temp, :Spray Rate, :Atomizer Pressure
),
Fit(
Kernel Function( "Radial Basis Function" ),
Gamma( 0.0588235294117647 ),
Cost( 1 ),
Validation Method( "None" )
)
);
Vielen Dank für Ihre ausführliche Antwort, ich habe auch auf 16.2 aktualisiert, das Problem erneut analysiert und jetzt wird das Problem nicht mehr dupliziert (ausgeschlossene Zeilen werden auch nicht in Vorhersage-/Restdiagrammen angezeigt). Ich kann die Analyse auch auf scikit-Learn replizieren, indem ich gamma='auto' oder (1/features) verwende. Nochmals vielen Dank für Ihre ausführliche Antwort, verpflichtet!
