ブーストツリーまたはランダムフォレストの損失（スコア）関数について（JMPpro）ご回答ありがとうございます。
ブーストツリーまたはランダムフォレストの損失（スコア）関数について（JMPpro）私がまだ発見していないv14で新しい何かがない限り、損失/トレーニング機能はオプションではありません。
しかしながら、私はあなたがsupport@jmp.comにメモを送って、あなたがオプションとして持って欲しい調整機能を説明することを強く勧めます。
ブーストツリーまたはランダムフォレストの損失（スコア）関数（JMPpro）私が正しく理解していれば、トレーニング/検証モデルを判断する関数としてR2またはRMSEを使用するJMPproのランダムフォレストおよびブースティングツリーモデル。 私のデータ（欠測値なし）がモデルをトレーニングする関数として最小絶対パーセント誤差min [（pred-true）/ true]を使用したい場合、JMPproでどのように行う必要がありますか？またはjslコーディング？ ありがとうございました！
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