构建基于网络的模型，描述多个预测变量对结果的影响，并预测分类结果或连续结果。
神经网络
- 从打开的 JMP ®数据表中，选择“分析”>“预测建模”>“神经网络”。
- 从“选择列”中选择一个响应变量，然后单击“Y，响应” 。这里我们选择的是“价格”。
- 从选择列中选择解释变量，然后单击“X，因子” 。这里我们选择了 6 个变量（ “克拉重量”至“切割” ）。注意：JMP Pro 允许您指定验证列。
- 点击确定。
- 在弹出的“模型启动”窗口中：在 JMP Pro 中（对话框显示在右上角）：
- 如果在上一个对话框中未指定验证列，则指定保留比例或折叠数。
- 通过输入每层中要使用的 TanH、线性和高斯函数的数量来指定隐藏层结构。
- 如果使用提升算法，请指定模型数量和学习率。选择所需的拟合选项，然后单击“开始”。
在 JMP 中（从上往下数第二个）：
- 选择验证方法（排除行保留、保留、K折交叉验证）。
- Specify the 保留比例 or the number of 折叠.
- 指定隐藏节点的数量，然后单击“执行”。
JMP 和 JMP Pro 会为训练数据和验证数据生成拟合统计信息。对于分类响应变量，还会生成混淆矩阵和混淆率矩阵。对于二元结果变量，可以通过决策阈值工具更改阈值。
尖端：
- 使用红色三角形选项（针对模型）可以查看估计值、保存公式、显示实际值与预测值的对比图以及显示模型分析器（如图所示）。要查看已保存的公式：在数据表的列面板中，单击所需隐藏层名称旁边的加号。
Diamonds Data.jmp (Help > Sample Data Folder)钻石数据.jmp（帮助 > 示例数据文件夹）
访问JMP 帮助中的“预测和专用模型 > 神经网络”了解更多信息。
