Windows 10 > JMP 17.2 Standard > Neuronales Netzwerk > Verfahren zum Trimmen von Variablen?Liebe JMP-Community,
Ich arbeite mit JMP 17.2 Standard unter Windows Pro 10.
Ich untersuche den Vorhersagewert biologischer Basismessungen, um den zukünftigen Ausgang medizinischer Behandlungen mithilfe von Prädiktor-Screening und neuronalen Netzwerken zu ermitteln.
Ich möchte wissen, ob es einen empfohlenen automatisierten Prozess, einschließlich JSL-Skripten, gibt, der es mir ermöglichen würde, das Modell auf die wenigsten Variablen zu reduzieren, die vordefinierte Leistungskriterien erfüllen (z. B. NPV ≥ 75 % und PPV ≥ 75 %).
Insbesondere frage ich mich, ob es etwas Äquivalentes zur schrittweisen Regressionsanpassung für die Fit-Model-Plattform gibt, das auf neuronale Netzwerke angewendet werden könnte.
Hier ist eine kurze Beschreibung des Prozesses, den ich derzeit verwende:
- Screen > Prädiktor-Screening: Bewerten Sie alle verfügbaren Basisvariablen auf ihren prädiktiven Wert
- Wählen Sie die 25 wichtigsten (einflussreichsten) Einträge aus und führen Sie ein einfaches neuronales Netzwerkmodell aus
- 3 versteckte Schichten, KFold-Validierung mit k = 3
- Bewerten Sie im NN-Bericht die Variablenwichtigkeit und kürzen Sie den unteren Wert um ~10 - 20 % (empirisch ermittelt).
- Wiederholen Sie die Schritte 2 und 3, bis die Vorhersageleistung unter die gewünschten Kriterien fällt.
- Erinnern Sie sich an das bisherige "beste" Modell
Ich vermute, dass JMP 17.2 Standard dieser Aufgabe nicht gewachsen ist und ich möglicherweise auf JMP Pro upgraden muss. Trotzdem würde ich mich über Ihre Anregungen zu möglichen Ansätzen zur Automatisierung/Beschleunigung meines Prozesses freuen.
Danke schön.
Beste grüße,
TS
Automatisierung und SkriptingPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenWindowsBetreff: Windows 10 > JMP 17.2 Standard > Neuronales Netzwerk > Verfahren zum Trimmen von Variablen?Sie können definitiv ein Skript (oder vielleicht besser ein Add-In) für so etwas schreiben und Sie werden dafür kein JMP Pro benötigen (JMP Pro hat allerdings einige nützliche Funktionen für so etwas). Und es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, wie Sie dies beim Skripten angehen können (ein Fenster haben, das sich um alles kümmert und dynamisch aktualisiert wird / mehrere Fenster haben, die bei Bedarf eingeblendet werden / ...).
Ich denke, dies könnte JMP Pro erfordern, um richtig zu funktionieren, aber dieses Add-In kann einige Ideen geben, was getan werden kann Neural Network Tuning Add-In
Betreff: Windows 10 > JMP 17.2 Standard > Neuronales Netzwerk > Verfahren zum Trimmen von Variablen?Hallo @Thierry_S ,
Frohes Neues Jahr !
Wenn Sie die JMP-Standardversion verwenden, funktioniert das von @jthi vorgeschlagene Add-In zur Feinabstimmung neuronaler Netze möglicherweise nicht. @shampton82 hat jedoch ein großartiges Skript für die JMP-Standardversion erstellt, um die Erstellung, Anpassung und den Vergleich neuronaler Netze zu automatisieren. Die Diskussion finden Sie hier: Bestes neuronales Netzmodell
Es lohnt sich vielleicht, die Python-Integration in JMP auszuprobieren, um beim Entwerfen und Anpassen eines neuronalen Netzwerks flexibler zu sein. @scott_allen arbeitet an einem Add-In mit Torch, daher steht Ihnen in naher Zukunft möglicherweise eine weitere Option zur Verfügung.
Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen weiter.
