連続入力に基づいて連続応答を予測しようとしています。しかし、分析中に、SVR がモデル検証に使用したい除外行を考慮していることがわかりました。さらに、回帰結果を Scikit-Learn ライブラリで複製できませんでした。
この問題についてご協力ください!
こんにちは、
同じデータセットTabletProduction.jmpでデフォルトのSVMモデルを実行しました
MacでJMP16.2を使用しています
行の50％をランダムに選択し、それらの状態を非表示/除外に設定しました
非表示/除外状態の有無にかかわらず、[分析]メニューからSVMプラットフォームを実行しました。
プラットフォームが行の状態に従っているようです。
SciKit Matching JMPではないのはなぜですか？ モデルがどのようにパラメータ化されたかに関係している可能性があります。
たとえば、デフォルトのFitはSciKitのデフォルトと一致しない場合があります。
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" )
)
);
詳細な回答をありがとうございます。私も16.2にアップグレードし、問題を再分析しましたが、問題は重複していません（除外された行も予測/残差プロットに表示されません）。 gamma ='auto'または（1 / features）を使用して、scikit-Learnで分析を複製することもできます。 あなたの詳細な答えをありがとう、義務付けられました！
