신경망 플랫폼 시작
신경망 플랫폼을 시작하려면 분석 > 예측 모델링 > 신경망을 선택합니다.
신경망 플랫폼 시작은 2단계 프로세스입니다. 먼저 신경망 시작 창에 변수를 입력합니다. 그런 다음 "모형 시작" 제어판에서 옵션을 지정합니다.
신경망 시작 창
신경망 시작 창을 사용하여 X 변수, Y 변수 및 검증 열을 지정하고 결측값 정보화 값 코딩을 활성화할 수 있습니다.
그림 3.6 신경망 시작 창
"열 선택"의 빨간색 삼각형 메뉴에 포함된 옵션에 대한 자세한 내용은 열 필터 메뉴의 JMP 사용에서 확인하십시오.
Y, 반응
분석할 하나 이상의 반응 변수입니다. 반응을 여러 개 지정하면 반응에 대한 모형이 은닉층의 모든 모수(반응에 연결되지 않은 모수)를 공유합니다. 입력 변수가 주어지면 반응 변수는 조건부로 독립적이지만 이러한 변수를 통해 약간의 상관관계를 유지하여 하나의 전체 신경망 모형을 생성합니다.
X, 요인
예측 변수입니다.
빈도
분석의 각 행에 빈도를 할당하는 숫자 값이 포함된 열입니다.
검증
검증 데이터 집합을 정의하는 숫자 열입니다. 자세한 내용은 신경망의 검증 방법에서 확인하십시오. "열 선택" 목록에서 아무 열도 선택하지 않은 상태로 "검증" 버튼을 클릭하면 데이터 테이블에 검증 열을 추가할 수 있습니다. "검증 열 생성" 유틸리티에 대한 자세한 내용은 검증 열 생성에서 확인하십시오.
기준
개별 분석을 정의하는 수준이 포함된 하나 이상의 열입니다. 지정된 열의 각 수준에 대해 해당 행은 사용자가 지정한 다른 변수를 사용하여 분석됩니다. 결과는 개별 보고서에 제공됩니다. 기준 변수가 둘 이상 할당되면 기준 변수의 가능한 각 수준 조합에 대해 개별 보고서가 생성됩니다.
결측값 정보화
결측값 정보화 코딩을 활성화합니다. 이 코딩을 사용하면 결측값이 있어도 예측 모형을 추정할 수 있습니다. 이 옵션은 결측 데이터에 정보가 포함된 경우 유용합니다. 이 옵션을 선택하지 않으면 결측값이 있는 행이 무시됩니다.
연속형 변수의 경우 결측값은 변수의 평균으로 대체됩니다. 또한 <열 이름> 결측됨이라는 결측값 표시자가 생성되어 모형에 포함됩니다. "모형 시작" 제어판의 "공변량 변환" 적합 옵션을 사용하여 변수를 변환하는 경우 결측값은 변환된 변수의 평균으로 대체됩니다.
범주형 변수의 경우 결측값은 해당 변수에 대한 별도의 수준으로 처리됩니다.
난수 시드값 설정
적합 절차에 사용되는 시작 값의 시드를 설정합니다. 검증 열을 지정하지 않는 경우 이 값은 "모형 시작" 제어판에서 난수 시드값으로 자동 할당되며 검증 할당에도 사용됩니다. "난수 시드값 설정"은 분석을 재현하려는 경우에 유용합니다. 난수 시드값을 설정하고 스크립트를 저장하면 시드값이 스크립트에 자동으로 저장됩니다.
모형 시작 제어판
신경망 플랫폼의 "모형 시작" 제어판을 사용하여 검증 방법, 은닉층 구조, 그래디언트 부스트 사용 여부 및 기타 적합 옵션을 지정할 수 있습니다.
그림 3.7 모형 시작 제어판
검증 방법
모형 검증에 사용되는 방법을 지정합니다. 자세한 내용은 신경망의 검증 방법에서 확인하십시오.
난수 시드값
이후의 신경망 플랫폼 실행을 위해 시작 값 및 검증 할당을 재현하려면 0이 아닌 숫자 난수 시드값을 지정합니다. 기본적으로 난수 시드값은 0으로 설정되어 재현 가능한 결과를 생성하지 않습니다. 분석을 스크립트에 저장하면 사용자가 입력한 난수 시드값이 스크립트에 저장됩니다.
은닉층 구조 또는 은닉 노드
각 층에서 각 유형의 은닉 노드 수를 지정합니다. 자세한 내용은 은닉층 구조에서 확인하십시오.
참고: JMP Standard Edition에서는 TanH 활성 함수만 사용되며 하나의 은닉층이 있는 신경망만 적합시킬 수 있습니다.
부스트 중
그래디언트 부스트 옵션을 지정합니다. 자세한 내용은 부스트에서 확인하십시오.
적합 옵션
변수 변환 및 모형 적합 옵션을 지정합니다. 자세한 내용은 신경망 적합 옵션에서 확인하십시오.
시작
신경망 모형을 적합시키고 모형 보고서를 표시합니다.
시작을 클릭하여 모형을 적합시킨 후 "모형 시작" 제어판을 다시 열고 다른 모형 적합을 위해 설정을 변경할 수 있습니다.