JMP（R）Proによる機械学習の概要（2019-EU-TUT-141）レベル：上級
職務：アナリスト/科学者/エンジニア
業種：クロスインダストリー
SASの統計研究開発担当JMPディレクターChris Gotwalt
このチュートリアルでは、JMP Proのツールを使用して機械学習方法を適用する方法の概要を説明します。基本的な考え方は、機械学習の基本的なツールが実際にはモデリングデータへの以前のアプローチよりもモデリングを容易にするということです。まず、機械学習フレームワークでモデルを選択する方法の基本概念を紹介してから、[検証列の作成]ユーティリティを使用してその設定方法を説明します。それから、JMP Pro 14に追加されたADI、欠損データ補完への新しいアプローチについて説明します。その後、JMP Proでの機械学習の最も重要なプラットフォームであるNeural、Partition、Generalized Regressionについて説明します。最後に、モデル比較を使用してどのモデルを使用するかについて最終的な決定を行い、Formula Depotを使用してJMP Proの外部でモデルを使用するためのスコアリングコードを作成します。全体を通して、JMPのユニークな対話性と、データとグラフの密接な関連性について説明します。これにより、モデリングの決定プロセスが直感的かつ透明になります。製品はできます。
