내 PLS 모델을 새 데이터에 적용모두 안녕,
나는 Partial Least Squares (PLS) 분석을 사용하여 스펙트럼 데이터로부터 지속 농도를 예측하는 모델을 찾았습니다. 즉 6800 개의 변수가 있음을 의미합니다.
데이터를 조정하고, 리샘플링하고, 몇 가지 다른 것들을 조정하면 내가 신뢰할 수있는 예측 모델을 발견 한 것 같습니다.
내 질문은
이 모델을 새로운 데이터에 어떻게 적용 할 수 있습니까? 한 번에 한 샘플 씩.
감사!
아미르
PS - JMP Pro 사용 13
다시 : 새로운 데이터에 내 PLS 모델을 적용그리고 동료 인 Ian의 답을 보완하기 위해 JMP Pro 버전 13을 실행 중이므로 포뮬러 저장소 플랫폼에 수식을 게시하는 데 가치가있을 것입니다. 이 플랫폼을 사용하면 Python, C 및 SQL과 같은 프로덕션 / 데이터베이스 지향 언어로 모델을 작성할 수 있습니다. 따라서 '새로운'데이터가 데이터베이스에서 시작된다고 가정 해 봅시다. 생산 데이터베이스 측에서 자료를 특성화하기 위해 스코어링 코드를 독창적으로 사용할 수 있습니다. 많은 고객은이 목적으로 Formula Depot 채점 코드 응용 프로그램을 사용합니다.
그리고 나는 PLS에 대해서도 훌륭한 응용 프로그램이라고 말할 것입니다!
다시 : 새로운 데이터에 내 PLS 모델을 적용대화식으로 작업하는 경우 빨간색 삼각형으로 이동하여 예측 수식을 저장하여 데이터 표에 새로운 (수식) 열을 만듭니다 (PLS의 경우 '열 저장> 예측 수식 저장'을 원함). 그런 다음 데이터 테이블에 새 행을 추가하십시오. 그러면 모든 예측 자의 값을 입력하는 동안 동일한 행에 예측 값이 저장됩니다 (저장 한 수식을 통해).
필요한 경우 자동화하는 경우 JSL을 통해이 작업을 수행 할 수도 있습니다.
