Hallo Gemeinde,
Ich teste mehrere Modelle als Teil der JSL-Schleife in JMP 16 und verwende verschiedene Validierungsspalten, um zu bestimmen, wie sich die R2-Werte in Abhängigkeit von den verwendeten Daten ändern.Jede Validierungsspalte enthält eine Teilmenge der Daten mit einigen fehlenden Daten am Anfang und/oder am Ende der Spalte.
Andere Modelle wie Bootstrap laufen gut und ignorieren einfach fehlende Werte, aber das Neural Net gibt immer wieder eine Fehlermeldung aus (reproduziert im JMP-Beispieldatensatz CrimeData).
Ich kann das Problem umgehen, indem ich eine Filterspalte einfüge, alle fehlenden Werte auf 0 setze und sie nicht ausführe.Dies erfordert jedoch eine Filterspalte für jede Validierungsspalte (oder das dynamische Erstellen/Löschen einer Spalte bei jeder Iteration).
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 )
)
Hat noch jemand dieses Problem festgestellt und eine Lösung gefunden?Danke!
