Re：Boosted Tree或Random Forest（JMPpro）的損失（分數）函數謝謝您的回答！
Re：Boosted Tree或Random Forest（JMPpro）的損失（分數）函數除非v14中有新內容我尚未完成，否則損失/培訓功能不是一種選擇。
但是，我強烈建議您向support@jmp.com發送備註，並描述您希望作為選項的調整功能。
增強樹或隨機森林的損失（得分）功能（JMPpro）如果我理解正確，可以使用R2或RMSE作為判斷訓練/驗證模型的功能，在JMPpro中使用Random Forest和Boosted樹模型。 如果我的數據（無缺失值）想要使用最小絕對誤差％min [（pred-true）/ true]作為訓練模型的函數，我應該如何在JMPpro中進行處理？還是jsl編碼？ 謝謝！
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