비선형 플랫폼 사용자 정의 손실 함수 - 수축 추정저는 수축 매개변수를 추정하기 위해 사용자 정의 손실 함수를 사용하여 비선형 플랫폼으로 비선형 모델 피팅을 시도하고 싶습니다. 이는 회귀를 위한 LASSO 손실 함수와 유사할 것입니다.
예를 들어, 내가 이 비선형 모델(모델의 매개변수로 a , g , c 및 Tz를 갖는 "NLFunction"이라는 이름)을 가지고 있다면
나는 이와 같은 손실 함수를 사용하고 싶습니다
이는 Lasso 손실 함수와 "어느 정도" 비슷합니다. 아이디어는 더 나은 모델 적합도를 찾고 모델 적합도를 덜 나쁘게 만들기 위해 매개변수 추정치를 약간 "축소"하는 것입니다.
제 생각에는 시작 대화 상자에서 손실 함수를 지정하여 수동으로 이 작업을 수행할 수 있지만 실제로 내가 의도한 대로 손실 함수를 사용하는지 확실하지 않습니다.
이 스크립트를 실행하면 실행되고 결과가 나오지만, 분석에서 스크립트를 저장해도 내가 지정한 수동 손실 함수는 반환되지 않습니다.
이것이 효과가 있고 비선형 모델에 맞는 수축 추정을 허용할 수 있는지에 대한 의견을 알려주실 분이 있나요?
고급 통계 모델링자동화 및 스크립팅Re: 비선형 플랫폼 사용자 정의 손실 함수 - 수축 추정안녕하세요 @수학통계화학 ,
사용자 정의 손실 함수에 대한 통계적 세부정보 에 대한 설명서를 이미 읽으셨나요?
푸아송 손실 함수의 예 를 살펴보면 모델을 시작할 때 "손실" 매개변수에서 사용자 정의 손실 함수를 사용해야 하는 것 같습니다.
분석 창이 열리면 사용자 정의 손실 함수가 직접 사용되는지 확인할 수 있습니다.
분석을 재현하고 귀하를 도울 만큼 충분한 정보/결과/데이터가 없을 수 있으므로 주제에 대해 더 깊이 파고들 수 없습니다. 사용자 정의 손실 함수 없이 비선형 모델링을 실행해 보셨나요? 결과는 얼마나 비슷하거나 달랐나요?
저는 귀하가 만든 사용자 정의 손실 함수에 대한 의견이 없습니다. 비선형 모델링의 경우 계수의 "선형 페널티"를 사용하는 것이 이상하다고 생각할 뿐입니다. 이러한 계수의 상대적 크기에 관계없이 계수의 크기를 같은 방식으로 줄이려고 시도하는데, 이러한 계수가 지수 함수 또는 선형 함수의 일부인 경우 크게 다를 수 있습니다. 이러한 계수의 사용을 고려하고 비선형 페널티(|a|, exp/ln(g), ...)를 사용하면 도움이 될 수 있을까요?
이 몇 가지 아이디어가 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 비선형 플랫폼 사용자 정의 손실 함수 - 수축 추정설명서를 읽었고, 플랫폼을 광범위하게 사용했지만, 사용자 정의 손실 함수를 사용하는 데 익숙하지 않았습니다. 제가 시도하고 실험한 것에 따르면, 제 질문에 대한 답은 "아니요"라고 생각합니다. 이렇게 할 수 없습니다. 사용자 정의 손실 함수가 이미 모델에 있는 매개변수의 함수가 될 수 있기 때문이라고 생각하지만, 확신할 수는 없습니다.
이렇게 하는 동기는 비선형 모델의 경우 매개변수 추정치가 높은 상관관계를 갖는 경향이 있고 목적(손실) 함수가 최적 손실이 발견되는 영역에서 매우 평평할 수 있어 알고리즘이 수렴하기 어렵다는 것입니다. 제가 실제로 하고 싶은 것은 능형 회귀에 더 가까운 것으로, SSE에 추가된 페널티가 제곱 매개변수 추정치 합의 배수인 것입니다.
Re: 비선형 플랫폼 사용자 정의 손실 함수 - 수축 추정저는 JMP 기술 지원팀에 연락했고, 그들은 이를 수행하는 방법을 알려주었습니다. 저는 Nonlinear를 사용할 때 역할에 열을 넣지 않고 하단 섹션에 손실 함수만 제공하여 비선형 모델을 적합시킬 수 있다는 것을 깨닫지 못했습니다. 이렇게 하면 플랫폼에서 일부 기능을 잃게 되지만(예: 플롯을 만들 수 없음, 프로파일러를 사용할 수 없음) 매개변수 추정은 할 수 있습니다. 따라서 사용자 정의 손실 함수(위에 표시됨)를 사용하면 됩니다.
