Re: 最適なニューラル ネット モデルの自動選択何らかの理由で、私が期待していた改善点が省略されていました。
1. ユーザーが指定した数の潜在的なニューラル ネット モデルをユーザーが適合できるようにするスクリプトを作成してください。指定された数の因子と隠れノードの RMSE を最小化することに基づいて、スクリプトで最適なものを選択してください。スクリプトはシード番号をインクリメントし、最適なシード番号をユーザーに返す必要があります。
2. 因子と隠れノードの数を変更できる、より高度なバージョンのスクリプトを用意してください。必要な因子の数と隠れノードの数を定量的に評価できるように、潜在的なモデルをスコアリングするための BIC または AIC に似たものを提供してください。
3. ニューラル ネット モデルの予測プロファイラー、実際の予測プロットなどをいつでも再現できるようにしてください。
Re: 最適なニューラル ネット モデルの自動選択いい案@GammaZulu ！
ニューラル ネットワークは、多くの可能性 (および複雑さ) と調整すべきハイパーパラメーターを備えた複雑なモデル ファミリです。
それまでの間、次の場所からニューラル ネットワーク調整アドインを確認して試すこともできます。 @スコット・アレンいくつかのモデルを自動化された方法で迅速にテストするには:
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Neural-Network-Tuning/ta-p/662666
これがあなたのお役に立てれば幸いです、
Re: 最適なニューラル ネット モデルの自動選択 - ステータスが「調査中」に変更されました私たちはこれを JMP の新機能として検討しています。 ご提案ありがとうございます！
最適なニューラル ネット モデルの自動選択このウィッシュリストリクエストのきっかけは何ですか?
JMP バージョン 17 では、うまく適合するモデルを見つけるために、多数のニューラル ネット モデルをランダムに適合させるのは非常に時間がかかります。最初にシード番号を入力しないと、後で正確な分析を再現できないため、現時点では適合対検証プロットと予測プロファイラーを再現できません。
改善してほしいことは何ですか?
この考え方がなぜ重要なのでしょうか? JMP でのニューラル ネット モデルの開発は潜在的に強力な機能ですが、データによく適合するニューラル ネットを検索するモデラーの作業の繰り返しを少し減らすためには改善が必要です。
高度な統計モデリング予測モデリングと機械学習Re: 最適なニューラル ネット モデルの自動選択 - ステータスが「確認済み」に変更されました
