Estoy tratando de predecir una respuesta continua sobre la base de entradas continuas. Sin embargo, durante el análisis, observé que SVR está considerando filas excluidas, que quiero usar para la validación del modelo. Además, los resultados de la regresión no se pudieron duplicar en la biblioteca Scikit-Learn.
¡Por favor ayuda con este problema!
Hola,
Acabo de ejecutar un modelo SVM predeterminado en el mismo conjunto de datos, Tablet Production.jmp
Estoy usando JMP16.2 en una Mac
Seleccioné al azar el 50% de las filas y configuré su estado en Oculto/Excluido
Ejecuté la plataforma SVM desde el menú Analizar con y sin el estado oculto/excluido.
Parece que la plataforma obedece al estado de la fila.
¿Por qué SciKit no coincide con JMP? Probablemente tenga que ver con cómo se parametrizó el modelo.
Por ejemplo, es posible que el ajuste predeterminado no coincida con el predeterminado en SciKit.
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" )
)
);
Gracias por su respuesta detallada, también actualicé a 16.2, volví a analizar el problema y ahora el problema no se duplica (las filas excluidas tampoco aparecen en los gráficos predichos/residuales). También puedo replicar el análisis en scikit-Learn usando gamma='auto' o (1/características). Gracias de nuevo por su respuesta detallada, obligado!
