无法为 Boosted Neural Net 模型生成 Python 代码。为什么？保存到公式库后。我可以为我的 Boosted Neural Net 模型生成 C 和 Java 代码，但不能生成 Pyhton 代码。为什么？
我只得到注释行
def 分数（输入数据，输出数据）：
# 原始名称为：'xxxxxxxx'
# 原始名称为：'yyyyyyyy'
预测模型和机器学习回复：无法为增强型神经网络模型生成 Python 代码。 为什么？运行下面的脚本，我能够将这个提升的神经网络模型发送到公式仓库，然后为其生成 Python 代码。 下面的脚本对你有用吗？
dt = open ("$SAMPLE_DATA\Body Fat.jmp");
dt << Neural(
Y( :Percent body fat ),
X(
:"Age (years)"n, :"Weight (lbs)"n, :"Height (inches)"n,
:"Neck circumference (cm)"n, :"Chest circumference (cm)"n,
:"Abdomen circumference (cm)"n, :"Hip circumference (cm)"n,
:"Thigh circumference (cm)"n, :"Knee circumference (cm)"n,
:"Ankle circumference (cm)"n, :"Biceps (extended) circumference (cm)"n,
:"Forearm circumference (cm)"n, :"Wrist circumference (cm)"n
),
Informative Missing( 0 ),
Validation Method( "Holdback", 0.3333 ),
Fit( NTanH( 3 ), N Boost( 100 ) )
);回复：无法为增强型神经网络模型生成 Python 代码。 为什么？有趣的。它对我不起作用。 我正在使用 V17。 这就是我得到的
""" JMP v17.0.0 生成的 Python 代码 """
def getModelMetadata():
return {"creator": u"Neural", "modelName": u"", "predicted": u"体脂百分比", "table": u"体脂", "version": u"17.0.0" , "时间戳": u"2022-12-01T13:45:24Z"}
def getInputMetadata():
返回 {
u"腹围（cm）": "float",
u“年龄（岁）”：“浮动”，
u"脚踝周长（cm）": "浮动",
u"二头肌（伸展）周长（cm）": "float",
u"胸围（cm）": "float",
u"前臂围(cm)": "float",
u“身高（英寸）”：“浮动”，
u"臀围（cm）": "浮动",
u"膝围（cm）": "浮动",
u"颈围（cm）": "浮动",
u"大腿围（cm）": "浮动",
u“重量（磅）”：“浮动”，
u"手腕周长（厘米）": "浮动"
}
def getOutputMetadata():
返回 {
u“预测体脂百分比_1”：“浮动”
}
def 分数（输入数据，输出数据）：
回复：无法为增强型神经网络模型生成 Python 代码。 为什么？在我的机器上，我得到了相同的输出。 如果向下滚动大约 100 个空白行，您应该会在 Pyhton 脚本中看到实际的公式。 我不确定为什么会有这么多空行。 你能确认你也看到了同样的东西吗？
回复：无法为增强型神经网络模型生成 Python 代码。 为什么？谜团已揭开。我一路都没有下去。 代码在那里。
谢谢
