여러 예측 변수가 결과에 미치는 영향을 설명하고 범주형 결과(분류) 또는 연속형 결과를 예측하는 네트워크 기반 모델을 구축합니다.
신경망
- 열려 있는 JMP® 데이터 테이블에서 분석 > 예측 모델링 > 신경망을 선택합니다.
- '열 선택' 에서 응답 변수를 선택하고 'Y, 응답'을 클릭합니다. 여기서는 ' 가격 '을 선택했습니다.
- '열 선택' 에서 설명 변수를 선택하고 ' X', '요인 '을 클릭합니다. 여기서는 6개의 변수( '캐럿 중량' ~ '컷팅' )를 선택했습니다. 참고: JMP Pro에서는 유효성 검사 열을 지정할 수 있습니다.
- 확인 을 클릭하세요.
- 결과적으로 나타나는 모델 실행 창에서: JMP Pro(오른쪽 상단에 표시된 대화 상자)에서:
- 이전 대화 상자에서 유효성 검사 열을 지정하지 않은 경우 보류 비율 또는 폴드 수를 지정하십시오.
- 각 레이어에서 사용할 TanH, 선형 및 가우스 함수의 개수를 입력하여 은닉층 구조를 지정하십시오.
- 부스팅을 사용하는 경우 모델 개수와 학습률을 지정하세요. 원하는 피팅 옵션을 선택하고 [실행]을 클릭하세요.
JMP에서 (위에서 두 번째):
- 유효성 검사 방법을 선택하십시오(제외 행 보류, 보류, KFold).
- Specify the 보류 비율 or the number of 주름.
- 숨길 노드 의 개수를 지정하고 [이동]을 클릭하세요.
JMP와 JMP Pro는 훈련 데이터와 검증 데이터 모두에 대한 적합도 통계를 생성합니다. 범주형 반응 변수의 경우, 혼동 행렬 과 혼동률 행렬 도 생성됩니다. 이진 결과 변수의 경우, 결정 임계값 도구를 통해 절단값을 변경할 수 있습니다.
팁:
- 빨간색 삼각형 옵션(모델용)을 사용하여 추정치를 확인하고, 수식을 저장하고, 실제 값과 예측 값의 그래프를 표시하고, 모델 프로파일러(여기에 표시됨)를 표시할 수 있습니다. 저장된 수식을 보려면 데이터 테이블의 열 패널 에서 원하는 은닉층 이름 옆에 있는 더하기 기호를 클릭합니다.
Diamonds Data.jmp (Help > Sample Data Folder)Diamonds Data.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더)
자세한 내용을 알아보려면 JMP 도움말 의 예측 및 특수 모델 > 신경망을 방문하세요.
