パーティション分割を説明するには、JMPヘルプよりも優れたリソースが必要です。<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />250行、約60列のデータセットを見ています。 私はPartitionで最初の分析をして、まったく役に立たない要素を排除しようとしています。 パーティション起動ウィンドウのすべての意味についてはJMPヘルプで説明されていますが、検証に最適な値やその他のパラメータを選択するには、さらに詳細な情報が必要です。 何かアドバイスはありますか？
再：パーティション分割を説明するためにJMPヘルプより良いリソースが必要ありがとう。とても助かりました…あなたのアドバイスと論文。
ジェフ・コルトン
スタッフエンジニア
エンタープライズエクセレンス
ガラス繊維
940 Washburn Switch Rd。
アメリカ合衆国、ノースカロライナ州シェルビー、28150
Tel：704－434－2261内線 2374
電子メール：kolton@ppg.com
ウェブ：www.ppg.com <>
再：パーティション分割を説明するためにJMPヘルプより良いリソースが必要ありがとう。読んでね。
ジェフ・コルトン
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再：パーティション分割を説明するためにJMPヘルプより良いリソースが必要私の尊敬する同僚のLouとByronが上に追加したものに加えて...あなたがJMP Proを持っていて、変数識別があなたの主な目標であるなら...私はJMP Proの中で利用可能な複数のツリーベースの方法を使ってあなたのデータを評価することを勧めます。ディシジョンツリーパスを試してから、ブートストラップフォレストとブーストツリーメソッドを試してください。これら最後の2つの方法の長所は、考慮すべきことはすべてですが、ディシジョンツリーパスは私が「貪欲な」アルゴリズムと呼ぶのが好きなことです。Bootstrap Forestのアプローチに伴うブートストラップとバギングは、一般的にBootstrap Forest内の列をランダムに選択するため、非常に影響力のある要素がツリーの作成に含まれないため、より微妙な影響力要素を特定できます。もっと微妙なものは彼らのものを見せるための戦闘の機会を考慮します。
変数識別のために、一般化回帰プラットフォーム内でペナルティ付き回帰メソッドを使用することもできます。完全に異なるアルゴリズム...しかし同じ目的のためにしばしば使われる...変数の識別。
最後に、モデル予測式をデータテーブルに保存することを忘れないでください。そうすれば、JMP Proのモデル比較プラットフォームを使用して、非常に使いやすい方法でこれら多数のモデルのパフォーマンスを評価できる「ワンストップショップ」ができます。..JMPの予測プロファイラーを含みます。
再：パーティション分割を説明するためにJMPヘルプより良いリソースが必要変数を選択しているだけであれば、検証列は必要ないかもしれません。k分割交差検定を使用している場合、またはモデルを作成している場合は、検証列を用意する必要がありますが、因子削減には必ずしも必要ではありません。
うまくいけば、あなたはJMPv12を持っています。[Cols]タブ、[Modeling Utilities]、[Screen Predictors]に移動します。XとYを選択して実行します。このツールは素早いファクタリダクションをするのに最適です。
パーティションがどのように機能するかについては古くからの良い参考文献： http://www.jmp.com/content/dam/jmp/documents/en/newsletters/jmper-cable/17_spring_2005.pdf
再：パーティション分割を説明するためにJMPヘルプより良いリソースが必要JMPのWebサイトにホワイトペーパーがあり、役に立つと思われるアドインへのリンクがあります。
@ https://community.jmp.com/docs/DOC-7055
http://www.jmp.com/en_us/whitepapers/jmp/classification-breast-cancer-cells-using-jmp.html
同様にいくつかの役に立つビデオを見つけました
https://community.jmp.com/docs/DOC-6806
https://community.jmp.com/docs/DOC-6805
