再現性の問題私は JMP を使用して教えていますが、次のような場合に再現性の問題があることに気付きました。
1) Windows や MacOS などの異なるオペレーティング システムを使用する私の学生は、123 などの同じランダム シードを使用していても、NN などのランダム化を必要とするモデルから異なる結果を得ます。再現性の理由からランダム シードを使用する課題では、比較のために一意の真のソリューションが必要であるため、異なる結果が学生を混乱させるため、この問題はイライラさせられます。
2) SVM などの一部の方法には、適切なパラメータの組み合わせを見つけるための従来のチューニング設計がありますが、チューニング設計インターフェイスではランダムシードオプションが提供されていないため、異なる結果になり、学生を混乱させることになります。
これらが既知の問題かどうかはわかりません。それでも、これらの問題に対処できるフィードバックがあればいただければ幸いです。
macOS予測モデリングと機械学習結果の共有と伝達ウィンドウズ再現性に関する問題こんにちは@onurseref 、
これは、 サポート@jmp.comのサポート チームに問い合わせるのに適したケースだと思います。メールを送信していただければ、喜んでサポートいたします。
ありがとう、
ベン
再現性に関する問題こんにちは@onurseref さん、SVMのチューニングや、モデリングプラットフォーム内でランダムシードが利用できないその他のシナリオでは、あなたと生徒の皆さんはランダムシードリセットアドインを使用できます。プラットフォームを起動する前にランダムシードを設定しておけば、毎回同じSVMチューニング設計が得られます。
アドインのページには、マシンやオペレーティングシステム間でのランダムシードに関する既知の問題が記載されています。Benの提案のとおり、この件についてさらに詳しい情報をテクニカルサポートチームから入手できます。
再現性に関する問題@Ross_Metusalemさん、ランダムシードリセットアドインの解決策をありがとうございます。試してみて、再現性の問題がいくらか軽減されるかどうか確認してみます。OS間のアーキテクチャの違いにより、問題が残る可能性もあることは承知しています。うまくいくことを祈っています。
再現性に関する問題CPUアーキテクチャが異なると、同じシード値であっても乱数ジェネレータから異なる結果が生成されます。今回のケースでは、AppleのMシリーズCPU、Intelのx86 CPU、AMDのx86 CPUです。一つの方法としては、同じシード値で、MacOS、Windows Intel、Windows AMDのMシリーズそれぞれで結果を生成するという方法があります。
再現性に関する問題@Ben_BarrInghさん、ありがとうございます。この顧客とさらに話し合うためにこれを取り上げました。
乾杯、
-Patrick Giuliano (JMP テクニカル サポート)
