배깅을 사용한 신뢰 구간의 예

이 예에서는 배깅된 표준 오차를 사용하여 신경망 모형에 대한 예측 신뢰 구간을 구합니다.

신경망 적합

1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Tiretread.jmp를 엽니다.

2. 분석 > 예측 모델링 > 신경망을 선택합니다.

3. ABRASION을 선택하고 Y, 반응을 클릭합니다.

4. SILICA, SILANE, SULFUR를 선택하고 X, 요인을 클릭합니다.

5. 확인을 클릭합니다.

6. (선택 사항) "난수 시드값" 옆에 "123456"을 입력합니다.

참고: 신경망 모형에서 검증 데이터 집합 선택의 랜덤 특성으로 인해 결과가 달라집니다. 이 예에 표시된 결과를 재현하려면 난수 시드값을 설정합니다.

7. 시작을 클릭합니다.

배깅 수행 및 프로파일러 시작

1. "모형 NTanH(3)" 옆의 빨간색 삼각형을 클릭하고 프로파일러를 선택합니다.

2. "예측 프로파일러"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 배깅된 예측 저장을 선택합니다.

3. "붓스트랩 표본 수" 옆에 "100"을 입력합니다.

4. (선택 사항) "난수 시드값" 옆에 "123456"을 입력합니다.

참고: 복원 표집의 랜덤 특성으로 인해 결과가 달라집니다. 이 예의 결과를 재현하려면 난수 시드값을 설정합니다.

5. 확인을 클릭합니다.

6. 데이터 테이블에서 "Bagging Profiler" 스크립트 옆의 녹색 삼각형을 클릭합니다.

그림 3.38 신뢰 구간이 있는 배깅된 신경망 예측의 프로파일러 

표준 오차 ABRASION 배깅된 평균 열의 값을 사용하여 신뢰 구간이 포함된 프로파일러가 생성되었습니다.

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