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Fonctions JMP (réseau de neurones)

Bonjour à tous,

 

J'ai exporté un code python de JMP avec une fonction de réseau de neurones. J'essaie d'exécuter le code sur Spyder, mais il existe une fonction appelée "jmp.mz" et je ne sais pas comment la remplacer. Je ne sais pas à quoi sert cette fonction.

 

Quelqu'un pourrait-il m'aider avec ça? Merci d'avance pour votre temps.

 

Passe une bonne journée.

 

Alyson

Modélisation statistique avancéeAnalyse et modélisation des données de baseRe : Fonctions JMP (réseau de neurones)

Je ne sais pas ce que vous avez fait. J'ai utilisé Big Class comme exemple. j'ai modélisé :lester avec :âge , :sexe , et :hauteur comme entrées. J'ai publié le modèle sur Formula Depot. J'ai généré du code Python. C'est ici:

 

from __future__ import division
import jmp_score as jmp
from math import *
import numpy as np

""" ====================================================================
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 advertising or promotion of products or services without prior
 written authorization from JMP Statistical Discovery LLC.
 ==================================================================== """

""" Python code generated by JMP 17.2.0 """

def getModelMetadata():
 return {"creator": u"Neural", "modelName": u"", "predicted": u"weight", "table": u"Big Class", "version": u"17.2.0", "timestamp": u"2023-06-22T15:05:18Z"}

def getInputMetadata():
    return {
        u"age": "float",
        u"height": "float",
        u"sex": "str"
 }

def getOutputMetadata():
    return {
        u"Predicted weight": "float"
 }

def score(indata, outdata):

    sex_asCode = jmp.match(indata[u"sex"],{u"F":0,u"M":1}, np.nan)

    H1_1 = tanh((12.9380978259799 + -0.216077718694819 * indata[u"height"] + 0.5 * jmp.match(indata[u"age"],{12:-0.0752869145775503,13:1.43808466048513,14:2.51676030243735,15:1.74966392837427,16:-3.99748804536747,17:-1.63173393135173}, np.nan) + 0.5 * jmp.match(sex_asCode,{0:-1.0888433588967,1:1.0888433588967}, np.nan)))

    H1_2 = tanh((19.7761183161641 + -0.331952318291445 * indata[u"height"] + 0.5 * jmp.match(indata[u"age"],{12:-0.476738410666868,13:-2.86567218066002,14:0.848951695382413,15:1.24849250460232,16:6.92106266494234,17:-5.67609627360018}, np.nan) + 0.5 * jmp.match(sex_asCode,{0:1.56127362393991,1:-1.56127362393991}, np.nan)))

    H1_3 = tanh((1.43246192499634 + -0.037575857404148 * indata[u"height"] + 0.5 * jmp.match(indata[u"age"],{12:-0.519079596013513,13:-2.26923722344442,14:3.65113577518731,15:2.78561481785367,16:1.59523547291602,17:-5.24366924649907}, np.nan) + 0.5 * jmp.match(sex_asCode,{0:-0.207032194138191,1:0.207032194138191}, np.nan)))

    outdata[u"Predicted weight"] = 100.343111337815 + -28.0586522707582 * H1_1 + -16.1719623964746 * H1_2 + 2.89859037837539 * H1_3

    return outdata[u"Predicted weight"]

Je ne vois pas la fonction dont vous avez parlé.

Re : Fonctions JMP (réseau de neurones)

la fonction mz() est définie dans jmp_score.py qui est importé dans la première ligne du code score.

 

import jmp_score as jmp

 

Vous pouvez trouver jmp_score.py dans :

Mac
/Bibliothèque/Application Support/JMP/17/scoring/Python

 

les fenêtres

C:\Program Files\SAS\JMPPRO\17\Scoring\Python