neuronales Netzwerk und KontrollkarteHallo
Ist ein neuronales Netzwerk von Ausreißern betroffen?
Ich möchte ein Kontrolldiagramm für Phase I auf Grundlage eines neuronalen Netzwerks entwerfen, aber nach jeder Entfernung von Ausreißern und Neumodellierung des neuronalen Netzwerks nimmt die Genauigkeit des Modells ab.
Welche Lösung schlagen Sie vor?
Qualitäts- und ProzesstechnikBetreff: Neuronales Netzwerk und KontrolldiagrammHallo, @maryam_nourmand !
NNs sind stärker von der Größe des Trainingsdatensatzes abhängig – insbesondere, wenn dieser klein ist. Außerdem ist in ihnen im Allgemeinen als Teil des Trainingsprozesses ein Zufallszahlengenerator eingebaut. Ich würde drei Dinge vorschlagen:
Legen Sie zunächst den Zufallsstartwert fest (dadurch wird Ihr NN auf demselben Datensatz reproduzierbar). Der Startwert kann eine beliebige Zahl sein – geben Sie einfach etwas in das Feld im Dialogfeld ein.
Zweitens: Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Validierungsstrategie für Ihren Datensatz richtig einrichten. In der Community gibt es viele Diskussionen dazu, wie das geht.
Drittens: Stellen Sie sicher, dass Sie einen ausreichend großen Datensatz verwenden. Ich habe viele Vorschläge dazu gesehen, aber einer, der mir gefällt, sind 10 bis 20 Messungen für jeden Faktor, den das neuronale Netzwerk sowohl im Trainings- als auch im Validierungssatz berücksichtigt. Wenn Sie also 10 Faktoren haben, wären das zwischen 200 und 400 Messungen.
Hoffentlich hilft das!
Am besten,
M
Betreff: Neuronales Netzwerk und KontrolldiagrammUm den ausgezeichneten Rat von @MikeD_Anderson zu ergänzen: Ein neuronales Netzwerk kann durchaus von einem Ausreißer betroffen sein. Es muss nicht allzu schwerwiegend sein, da Sie, wie Mike sagte, eine größere Stichprobe haben sollten. Da neuronale Netzwerke jedoch äußerst flexible Modelle sind, kommen sie mit sehr verrauschten Daten nicht sehr gut zurecht. Sie neigen dazu, auf das zusätzliche Rauschen „überzureagieren“. Und deshalb können sie von einem Ausreißer betroffen sein. Sie werden versuchen, die Ausreißer zu erklären, was zu einer Modellverzerrung führen kann. Dies weist auf die von Mike erwähnte Validierungsstrategie hin.
Betreff: Neuronales Netzwerk und KontrolldiagrammHallo,
Danke für Ihre Antwort.
Meine Daten stammen aus dem Gesundheitsbereich und aufgrund der tatsächlichen Natur und Schwierigkeit der Stichprobennahme konnte ich nur 94 Stichproben sammeln und habe 7 Prädiktoren. In früheren Untersuchungen wurde zur Klassifizierung eine logistische Regression verwendet. In meiner Untersuchung wollte ich ein neuronales Netzwerk verwenden. Beim Entwurf eines Kontrolldiagramms für Phase I stieß ich jedoch auf ein Problem, da ich Alpha festlegen, Ausreißer identifizieren, Daten aus dem Datensatz entfernen und das neuronale Netzwerk neu trainieren musste. Haben Sie Lösungen zum Entwurf eines Kontrolldiagramms für Phase I basierend auf dem neuronalen Netzwerkmodell (vorzugsweise ohne Daten zu entfernen)?
Betreff: Neuronales Netzwerk und KontrolldiagrammIn Ihrer Situation werden Sie mit einem formalen NN wirklich Datenmangel haben. Sie könnten sich SVEMs (selbstvalidierende Ensemblemodelle) ansehen. Sie sind für die Kreuzvalidierung von DOEs (sehr kleine Datensätze) konzipiert und können in solchen Situationen manchmal hilfreich sein. Sie verhalten sich auch ein bisschen wie NN (die eigentlich nur Ensemblemodelle mit einem ausgefallenen Namen sind;) ).
Weitere Informationen hierzu finden Sie hier:https://community.jmp.com/t5/Elevated-Thinking/SVEM-in-JMP-17/ba-p/538553
oder hier: https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2021/Re-Thinking-the-Design-and-Analysis-of-Experiments-2021-EU-30MP/ta-p/349240
Betreff: Neuronales Netzwerk und KontrolldiagrammIch bin neugierig, warum Sie sich für die Einführung eines Kontrolldiagramms für Phase 1 für einen Ansatz mit neuronalen Netzen entschieden haben. Wie hilft Ihnen ein NN-Modell bei der Festlegung von Kontrollgrenzen, insbesondere für eine Reaktion, die, soweit Sie bisher mitgeteilt haben, eine nominale Reaktion ist, die normalerweise für Klassifizierungszwecke verwendet wird? Ein Kontrolldiagramm hat eine explizite Produktionsreihenfolge, die dem untersuchten Prozess innewohnt. Vielleicht können Sie weitere Informationen über den untersuchten Prozess und das praktische Ziel der Erstellung eines Kontrolldiagramms für Phase 1 geben, das fast per Definition besagt, dass Sie daran interessiert sind, den Prozess zu einem späteren Zeitpunkt auf Stabilität im Phase-II-Modus zu untersuchen/auszuwerten.
