モデルの可視化データの可視化データの視覚化スキルの向上に焦点を当てた興味深い書籍や講演が数多くあり、ここ数年で注目を集めています。JMP自身のXan Greggが最近、データの視覚化について話しました。分析的に言えば ） モデルの視覚化は、単にデータの視覚化をモデルに適用することです。
モデルを「見る」ことができると、私の自信とモデルを共有し説明する能力も高まります。プロファイラーは、モデルビジュアライゼーションツールの1つです。 JMP 見逃さないように、ここではモデルの視覚化の実例として、特定のタイプのモデルの簡単なデータプロットを見てみましょう。
私が仕事をしている分野の1つは医学的診断法です（例えば、ある状態に対する血液検査）。私たちは、多くの場合（1000など）の潜在的なモデル因子（疾患、状態、状態の生物学的マーカーのように、マーカーと呼ばれることが多い）から始めて、この数を少ない数（10など）に減らすために働きます。ラボ機器に実装できるアルゴリズム（モデル）を構築するための要因。
このプロセスを通して、評価する候補モデルがあります。ＲＯＣ曲線およびＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）は、そのような診断モデルを評価するための１つの標準的な方法である。しかし、これらは役に立ちますが、全体の話をすることはできません。異なる形状の曲線は類似したAUCを持つことができ、曲線の1つの領域（感度が高い場合など）は曲線全体よりも臨床的に重要な場合があります。
ＲＯＣ曲線に加えて、データポイントを用いたモデル結果による病状のプロットおよびバイオリンプロット（以下に示す）がモデルの評価および理解に役立つことがわかった。このプロットは、モデルがデータをどの程度うまく分離できるかを示し、カットオフ（プラスとマイナスを区別するために使用される値）のシフトが診断パフォーマンスにどのように影響するかをすぐに示します。
このようなプロットは、診断テストが3者間テストとして有用であるかどうかを理解するのにも役立ちます。。
モデルの視覚化は、私のモデル構築戦略の不可欠な部分です。好きなモデルの視覚化はありますか？
MOTION IN DATA - モデルの可視化書きました：
[…] JMPブログなぜモデルの視覚化がモデル構築に不可欠なのか[…]
サイモンウォルトン書きました：
素晴らしい投稿です。モデルを視覚化することは非常に強力である可能性があります、そして多くの研究者がその考えに温めていることは素晴らしいことです。Visはモデルを理解するだけでなく、あなたが想像したようにモデルを作成/改良するのにも役立ちます。パラメータを調整して対話的に結果を視覚化できることは、やや聖杯です。私たちのvisグループは、昨年IEEE VizSecでモデル開発のためのビジュアルアナリティクス（サイバーセキュリティのコンテキストで）の使用に関する論文を書きました。 http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?reload=true&arnumber=7312767 。個々のモデルを視覚化すること自体は焦点ではありませんでした - 運用環境でモデルの世話をする全体的なプロセスです。
