Ciao comunità,
Sto testando diversi modelli come parte del ciclo JSL in JMP 16, utilizzando diverse colonne di convalida per determinare come cambiano i valori R2 a seconda dei dati utilizzati.Ogni colonna di convalida contiene un sottoinsieme dei dati, con alcuni dati mancanti all'inizio e/o alla fine della colonna.
Altri modelli, come Bootstrap, funzionano bene semplicemente ignorando i valori mancanti, ma la rete neurale continua a generare un messaggio di errore (riprodotto sul set di dati di esempio di JMP, CrimeData).
Posso aggirare il problema includendo una colonna di filtro, impostando tutti i valori mancanti su 0 e non eseguendoli.Ma ciò richiederà una colonna di filtro per ogni colonna di convalida (o la creazione/eliminazione dinamica di una colonna a ogni iterazione).
Neural(
Y( :Murder Rate ),
X(
:Robbery Rate, :"Agg-Aslt Rate"n, :Burglary Rate, :Larceny Rate,
:MVTheft Rate
),
Validation( :Validation ),
Informative Missing( 0 ),
Fit( NTanH( 3 ) ),
Where( :Filter == 1 )
)
Qualcun altro ha riscontrato questo problema e ha trovato una soluzione?Grazie!
