Betreff: Automatische Auswahl der besten Neural-Net-ModelleAus irgendeinem Grund hat es die Verbesserung, die ich gerne sehen würde, zunichte gemacht:
1. Bitte erstellen Sie ein Skript, das es dem Benutzer ermöglicht, eine vom Benutzer angegebene Anzahl potenzieller neuronaler Netzmodelle anzupassen.Bitte lassen Sie das Skript das beste auswählen, basierend auf der Minimierung des RMSE für eine bestimmte Anzahl von Faktoren und versteckten Knoten.Das Skript sollte die Seed-Nummer erhöhen und dem Benutzer die am besten passende Seed-Nummer zurückgeben.
2. Bitte verfügen Sie über eine erweiterte Version des Skripts, die eine Variation der Anzahl von Faktoren und versteckten Knoten ermöglicht.Bitte geben Sie eine Art BIC oder AIC für die Bewertung potenzieller Modelle an, damit wir eine quantitative Einschätzung darüber erhalten können, wie viele Faktoren und wie viele versteckte Knoten benötigt werden.
3. Bitte gestatten Sie uns jederzeit, die Vorhersageprofiler des Neural Net-Modells, tatsächliche prognostizierte Plots usw. zu reproduzieren.
Betreff: Automatische Auswahl der besten Neural-Net-ModelleGroßartige Idee @GammaZulu !
Neuronale Netze sind eine komplexe Modellfamilie mit vielen Möglichkeiten (und Komplexität) und anzupassenden Hyperparametern.
In der Zwischenzeit können Sie auch das Tuning-Add-In für neuronale Netze unter überprüfen und ausprobieren @scott_allen um mehrere Modelle schnell und automatisiert zu testen:
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Neural-Network-Tuning/ta-p/662666
Ich hoffe, dies wird dir helfen,
Betreff: Automatische Auswahl der besten neuronalen Netzmodelle – Status geändert in: UntersuchenWir prüfen dies als mögliche neue Funktion in JMP. Danke für den Vorschlag!
Automatische Auswahl der besten neuronalen NetzmodelleWas hat diese Wunschlistenanfrage inspiriert?
In JMP Version 17 ist es ziemlich zeitaufwändig, zahlreiche neuronale Netzmodelle nach dem Zufallsprinzip anzupassen, um hoffentlich eines zu finden, das gut passt.Wenn wir zu Beginn die Startnummer nicht eingeben, können wir die genaue Analyse später nicht reproduzieren, sodass wir derzeit die Anpassungs- und Validierungsdiagramme und Vorhersageprofiler nicht reproduzieren können.
Welche Verbesserung würden Sie sich wünschen?
Warum ist diese Idee wichtig? Die Entwicklung neuronaler Netzmodelle in JMP ist eine potenziell leistungsstarke Funktion, die jedoch verbessert werden muss, um die Arbeit des Modellierers bei der Suche nach einem neuronalen Netz, das gut zu den Daten passt, etwas weniger eintönig zu machen.
Erweiterte statistische ModellierungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Automatische Auswahl der besten neuronalen Netzmodelle – Status geändert in: Bestätigt
