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启动“神经”平台
要启动“神经”平台，请选择分析 > 预测建模 > 神经。
启动“神经”平台需要执行两个步骤。第一步，在“神经”启动窗口中输入变量。第二步，在“模型启动”控制面板中指定选项。
“神经”启动窗口
使用“神经”启动窗口可指定 X 和 Y 变量、验证列，以及是否启用信息性缺失值编码。
图 4.3 “神经”启动窗口
Y，响应
选择响应变量。指定多个响应时，这些响应的模型共享隐藏层中的所有参数（未连接到响应的那些参数）。
X，因子
选择输入变量。
频数
选择频数变量。
验证
选择验证列。详细信息，请参见验证方法。 若在“选择列”列表中没有选择任何列的情况下点击“验证”按钮，您可以向数据表添加一个验证列。有关“生成验证列”实用工具的详细信息，请参见《预测和专业建模》手册中的““生成验证列”实用工具”。
依据
选择一个变量，为该变量的每个水平分别创建模型。
信息性缺失
选中该框可启用缺失值的信息编码。该编码允许在包含缺失值的情况下估计预测模型。这在缺失数据可提供信息的情形中很有用。若未选中该选项，则忽略包含缺失值的行。
对于连续变量，缺失值将被该变量的均值取代。同时还会创建名为<列名>缺失的缺失值指示变量，并将其包括在模型中。若使用“模型启动”控制面板中的“变换协变量”拟合选项对变量进行了变换，缺失值将被变换后的变量的均值取代。
对于分类变量，缺失值被视为该变量的单独水平。
“模型启动”控制面板
使用“模型启动”控制面板可指定验证方法、隐藏层的结构、是否使用梯度提升以及其他拟合选项。
图 4.4 “模型启动”控制面板
验证方法
选择您想要用于模型验证的方法。详细信息，请参见验证方法。
随机种子
若您要在将来启动“神经”平台时重现验证分配，请指定非零数字随机种子。默认情况下，“随机种子”设置为零，即不生成可重现的结果。将分析保存到脚本中时，您输入的随机种子将保存到该脚本中。
隐藏层结构或隐藏节点数
指定每层中的每种类型的隐藏节点数。详细信息，请参见隐藏层结构。
注意：JMP 的标准版本仅使用 TanH 激活函数，只能拟合包含一个隐藏层的神经网络。
提升
指定有关梯度提升的选项。详细信息，请参见提升。
拟合选项
指定有关变量变换和模型拟合的选项。详细信息，请参见拟合选项。
执行
拟合神经网络模型并显示模型报表。
在点击执行拟合模型后，您可以重新打开“模型启动”控制面板并更改设置以便拟合其他模型。