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Funzioni JMP (rete neurale)

Ciao a tutti,

 

Ho esportato un codice Python da JMP con una funzione di rete neurale. Sto cercando di eseguire il codice su Spyder ma esiste una funzione chiamata "jmp.mz" e non so come sostituirla. Non so cosa faccia questa funzione.

 

Qualcuno può aiutarmi con questo ? Grazie in anticipo per il vostro tempo.

 

Buona giornata.

 

Alyson

Modellazione statistica avanzataAnalisi e modellazione dei dati di baseOggetto: funzioni JMP (rete neurale)

Non sono sicuro di cosa hai fatto. Ho usato Big Class come esempio. Ho modellato :peso con :età , :sesso , E :altezza come input. Ho pubblicato il modello su Formula Depot. Ho generato codice Python. Ecco qui:

 

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

""" ====================================================================
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 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"]

Non vedo la funzione che hai chiesto.

Oggetto: funzioni JMP (rete neurale)

la funzione mz() è definita in jmp_score.py che viene importata nella prima riga del codice del punteggio.

 

import jmp_score as jmp

 

Puoi trovare jmp_score.py in:

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

 

finestre

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