Necesito usar el modelado de redes neuronales para predecir variables y evitar el sobreajuste. Estoy utilizando el método de validación cruzada de K-fold. En la plataforma de selección de modelos, la red neuronal se ajusta mediante el uso de potenciación con tres funciones TanH. ¿Es posible personalizar la red neuronal mediante el uso de un número y una configuración diferentes a los valores predeterminados de la plataforma? Necesito obtener el valor R-cuadrado para cada pliegue individualmente y también quiero ajustar la configuración de la red neuronal, como cambiar el número de funciones y aplicar un ajuste robusto.
@Nimaxim -
A continuación se presentan algunas ideas sobre cómo proceder con sus modelos NN.
Proyección de modelos
Cuando se ejecuta la selección de modelos, la plataforma NN ejecutará un conjunto de parámetros de referencia: 3 nodos TanH con 20 refuerzos. Hasta donde sé, no se pueden ajustar estos parámetros de referencia en la selección de modelos.
Construcción de modelos NN individuales
Por supuesto, puede crear modelos individuales desde Analizar > Modelado predictivo > Neural. En esta interfaz, puede especificar muchos parámetros adicionales para encontrar el mejor modelo NN para su sistema.
Cuando crea un modelo NN en la plataforma NN, puede aplicar una columna KFold. Para ello, primero cree una columna KFold yendo a Analizar > Modelado predictivo > Crear columna de validación. En el menú Método seleccionado, seleccione Crear columna K Fold, haga clic en Aceptar y, a continuación, especifique la cantidad de pliegues y haga clic en Ir. Aparecerá una nueva columna en su tabla de datos con el título "Columna n Fold". Inicie la plataforma NN y agregue esta columna como su Columna de validación:
Comparar R2 dentro de todos los pliegues
Comparar el R2 con todos los pliegues es un poco complicado, pero hay una manera. Primero, construya sus modelos NN en la plataforma NN. A continuación, guarde la fórmula (la fórmula de perfil está bien) para cada modelo utilizando el menú Triángulo rojo. Si tiene varios modelos que desea guardar, presione Ctrl en su teclado y seleccione Guardar fórmulas de perfil para hacer esto para todos los modelos en su informe al mismo tiempo. En este ejemplo, construí dos modelos y guardé sus fórmulas en la tabla (notará que no sabe qué pliegue se utilizó para la validación en este informe de modelo):
A continuación, vaya a Analizar > Modelado predictivo > Comparación de modelos y cargue las fórmulas de predicción de NN y utilice la columna KFold como función de grupo:
En el informe de Comparación de modelos, obtendrá una tabla que muestra las medidas de ajuste para cada pliegue en cada modelo:
Es posible que notes que los modelos difieren entre ejecuciones. Si difieren considerablemente, puedes especificar una semilla aleatoria en el cuadro de diálogo Modelo. Si utilizas la misma semilla aleatoria y la misma columna de validación, las medidas de ajuste deberían ser consistentes cada vez que ejecutes los modelos.
Construcción y comparación de múltiples redes neuronales
Construir y comparar múltiples modelos de redes neuronales en JMP es simple. Puede especificar y cambiar parámetros fácilmente en el cuadro de diálogo del modelo. Si descubre que desea construir y comparar muchos modelos de redes neuronales diferentes con una amplia gama de funciones, nodos y otros parámetros de ajuste, es posible que desee probar el complemento de ajuste de redes neuronales que creé. Puede encontrarlo aquí:Complemento de ajuste de redes neuronales
