Neural network hpneural参数调整-隐藏层数量可变（在do循环中）

我准备了一些训练和验证集，如：

data train;
     retain Make Model DriveTrain EngineSize Horsepower MSRP;
     set sashelp.cars(where=(Origin <> 'Asia'));
     keep Make Model DriveTrain EngineSize Horsepower MSRP;

run;

data validation;
     retain Make Model DriveTrain EngineSize Horsepower MSRP;
     set sashelp.cars(where=(Origin = 'Asia'));
     keep Make Model MSRP DriveTrain EngineSize Horsepower;
run;

我想添加第二个循环来构建具有1到5个隐藏层的模型。在hp过程中，更多层意味着我需要添加额外的代码行。e、 g.有5个神经元的3层为：

proc hpneural data=train;
            input Make -- Horsepower / level=nom;
            target MSRP / level=int;
            hidden 5;
            hidden 5;
            hidden 5;
            train outmodel=model_neural_network maxiter=1000;
run;

所以基本上，我如何构建一些额外的宏，可以复制1到5倍的行

隐藏&neurons

多谢

[编辑]：

我已经构建了一个宏，可以为我执行此操作：

%macro copy_lines(i, neurons);

    %global hidden_layers;

    %if &i. eq 1 %then %do;
        %let hidden_layers = %str(hidden &neurons.;); 
    %end;
    %if &i. eq 2 %then %do;
        %let hidden_layers = %str(hidden &neurons.; hidden &neurons.;);
    %end;
    %if &i. eq 3 %then %do;
        %let hidden_layers = %str(hidden &neurons.; hidden &neurons.; hidden &neurons.;);
    %end;
    %if &i. eq 4 %then %do;
        %let hidden_layers = %str(hidden &neurons.; hidden &neurons.; hidden &neurons.; hidden &neurons.;);
    %end;
    %if &i. eq 5 %then %do;
        %let hidden_layers = %str(hidden &neurons.; hidden &neurons.; hidden &neurons.; hidden &neurons.; hidden &neurons.;);
    %end;

%mend;

它的工作原理如下：

%copy_lines(3, 5);
proc hpneural data=train;
            input Make -- Horsepower / level=nom;
            target MSRP / level=int;
            &hidden_layers.         
            train outmodel=model_neural_network maxiter=1000;
run;

但我仍然希望有更好、更“优雅”的解决方案。
您可以尝试以下方法来使用循环，而不是多次编写相同的语句

options merror mlogic mprint symbolgen;
%macro copy_lines(i, neurons);
    %global hidden_layers_temp;
    %let hidden_layers_temp='';
    /*loop through the number of given iterations*/
    %do j=1 %to &i;
        %let hidden_layers_temp=%str(&hidden_layers_temp,hidden &neurons.;);
    %end;
    /*Remove the first 3 characters which are '',*/
    %let hidden_layers=%qsysfunc(substr(&hidden_layers_temp,4,%sysfunc(length(&hidden_layers_temp))-3));
    %put &hidden_layers;
%mend;

%copy_lines(3, 5);
%copy_lines(5, 23);

您可以尝试以下方法来使用循环，而不是多次编写相同的语句

options merror mlogic mprint symbolgen;
%macro copy_lines(i, neurons);
    %global hidden_layers_temp;
    %let hidden_layers_temp='';
    /*loop through the number of given iterations*/
    %do j=1 %to &i;
        %let hidden_layers_temp=%str(&hidden_layers_temp,hidden &neurons.;);
    %end;
    /*Remove the first 3 characters which are '',*/
    %let hidden_layers=%qsysfunc(substr(&hidden_layers_temp,4,%sysfunc(length(&hidden_layers_temp))-3));
    %put &hidden_layers;
%mend;

%copy_lines(3, 5);
%copy_lines(5, 23);

在第二个宏中，使用
%do
循环发出所需的源代码。在第一个宏中，使用宏调用而不是宏变量分辨率

%macro hidden_layers (layers=, neurons=);

  %local i;
  %do i = 1 %to &layers;
    hidden &neurons;   /* macro will emit this source code &layer times */
  %end;

%mend;

从中调整原始宏

            … 
            target MSRP / level=int;
            hidden &neurons.;
            train outmodel=model_neural_network maxiter=1000

到

也可以只在原始宏中执行循环（而不必创建第二个宏）

在上面，您可以向原始宏中添加一个参数，例如
%macro build\u prediction（layers\u count=）
，并在第二个宏中使用
&layers\u count
代替3
使用
%do
循环来发出所需的源代码。在第一个宏中，使用宏调用而不是宏变量分辨率

%macro hidden_layers (layers=, neurons=);

  %local i;
  %do i = 1 %to &layers;
    hidden &neurons;   /* macro will emit this source code &layer times */
  %end;

%mend;

从中调整原始宏

            … 
            target MSRP / level=int;
            hidden &neurons.;
            train outmodel=model_neural_network maxiter=1000

到

也可以只在原始宏中执行循环（而不必创建第二个宏）

在上面，您可以向原始宏添加一个参数，例如
%macro build\u prediction（layers\u count=）
，并使用
和layers\u count
代替3