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JMP-Funktionen (Neuronales Netzwerk)

Hallo an alle,

 

Ich habe einen Python-Code aus JMP mit einer neuronalen Netzwerkfunktion exportiert. Ich versuche, den Code auf Spyder auszuführen, aber es gibt eine Funktion namens „jmp.mz“ und ich weiß nicht, wie ich sie ersetzen soll. Ich weiß nicht, was diese Funktion macht.

 

Könnte mir jemand dabei helfen? Vielen Dank im Voraus für Ihre Zeit.

 

Einen schönen Tag noch.

 

Alyson

Erweiterte statistische ModellierungGrundlegende Datenanalyse und ModellierungBetreff: JMP-Funktionen (neuronales Netzwerk)

Ich bin nicht sicher, was Sie getan haben. Ich habe Big Class als Beispiel verwendet. Ich habe gemodelt :Gewicht mit :Alter , :Sex , Und :Höhe als Eingaben. Ich habe das Modell im Formula Depot veröffentlicht. Ich habe Python-Code generiert. Hier ist es:

 

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

""" ====================================================================
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 service names are registered trademarks or trademarks of JMP
 Statistical Discovery LLC in the USA and other countries. Except as
 contained in this notice, the name of JMP shall not be used in the
 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"]

Ich sehe die Funktion, nach der Sie gefragt haben, nicht.

Betreff: JMP-Funktionen (neuronales Netzwerk)

Die Funktion mz() ist in jmp_score.py definiert, das in der ersten Zeile des Score-Codes importiert wird.

 

import jmp_score as jmp

 

Sie finden jmp_score.py in:

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

 

Windows

C:\Programme\SAS\JMPPRO\17\Scoring\Python