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Wie verwende ich das Neural-Net-Modell, um Daten vorherzusagen?Ich habe die geschätzten Parameter der neuronalen Netzmodellierung:

X1, X2, X3, X4 werden eingegeben
Y wird ausgegeben:

H1:Abfangen
H1:X1
H1:X2
H1:X3
H1:X4
H2:Abschnitt
H2:X1
H2:X2
H2:X3
H2:X4

Meine erste Frage: Wenn ich H1 als H1=1/(1+exp(-(Achsenabschnitt + Summe(H1:Xi*Xi))) berechne, ist das nicht der von JMP bereitgestellte H1-Wert.

Meine zweite Frage; Ich gehe davon aus, dass die H1- und H2-Werte aus der JMP-Berechnung korrekt sind und dass ich mit ihrer linearen Kombination den korrekten Wert YHat1 erhalte.
Wie man jedoch YHat1 zur Berechnung von Y verwendet. Der Leitfaden von JMP sagte: Es gibt eine
S_y(X)-Funktion als „Die Identitätsfunktion“. Aus mathematischen Gründen gehe ich davon aus, dass es nur einer ist, da ich nur einen Ausgang Y teste. Das Ergebnis kann ich im Vergleich zum vorhergesagten JMP-Wert nicht richtig hinbekommen.

Meiner Meinung nach ist ein Teil des Leitfadens ohne viele mathematische Definitionen zu kurz und es scheint mir, dass es keine einfache Möglichkeit gibt, das neuronale Modell zur Vorhersage zu implementieren, ohne JSL zu schreiben.
Ich möchte unabhängige Skripte (aus JMP) schreiben, um Vorhersagen zu treffen.

Schätzen Sie, dass jemand Hilfe anbieten kann! Dank im Voraus! Ming