Hola comunidad,
Estoy probando varios modelos como parte del bucle JSL en JMP 16, utilizando diferentes columnas de validación para determinar cómo cambian los valores de R2 según los datos que se utilicen.Cada columna de validación contiene un subconjunto de datos, con algunos datos faltantes al principio y/o al final de la columna.
Otros modelos, como Bootstrap, funcionan bien simplemente ignorando los valores faltantes, pero Neural Net sigue arrojando un mensaje de error (reproducido en el conjunto de datos de muestra de JMP, CrimeData).
Puedo solucionar el problema al incluir una columna de filtro, establecer todos los valores faltantes en 0 y no ejecutarlos.Pero esto requerirá una columna de filtro para cada columna de validación (o creación/eliminación dinámica de una columna en cada iteración).
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 )
)
¿Alguien más se ha encontrado con este problema y ha encontrado una solución?¡Gracias!
