複数の数式列で構成されるモデルでプロファイラ(グラフメニューの下)を使用する方法はありますか?
主成分回帰を使用した簡単な例を以下に示します。 「それらをすべて統治するための一つの式」を構築する必要なしに、より複雑な予測に対してこれを行うより簡単な方法はありますか?
Names default to here( 1);
//Open sample data
dt = Open( "$Sample_data/iris.jmp" );
//Create Ensemble Model, or a model made from multiple columns
New Column(
"Prin1", Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ),
Set Property( "Notes", "Principal Components Save Principal Components" ),
Formula(
-0.959279801658072 * :Sepal width + 0.367228033354166 * :Petal length + 0.834830316023339 * :Petal width
+0.551555338573661
)
);
New Column( "Prin2",
Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ),
Formula(
2.08030206250583 * :Sepal width + 0.144745989637573 * :Petal length + 0.440119489548904 * :Petal width + (
-7.43198224262481)
)
);
New Column( "Pred Formula Sepal length",
Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ),
Formula( 5.84333333333333 + 0.422991631523829 * :Prin1 + 0.434788183838157 * :Prin2 ),
Set Property( "Predicting", {:Sepal length, Creator( "Fit Least Squares" )} )
);
//Make one formula containing the entire model.
Eval( Eval Expr(
dt << New Column( "Profiler Prediction Formula",
Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ),
Formula( Expr( Substitute(
Column( dt, "Pred Formula Sepal length" ) << Get Formula,
Expr( :Prin1 ),
Eval Expr( ( Expr( dt:Prin1 << Get Formula ) ) ),
Expr( :Prin2 ),
Eval Expr( ( Expr( dt:Prin2 << Get Formula ) ) )
) ) )
)
) );
//Compare profilers
New Window( "Profilers",
Profiler(
Y( :Pred Formula Sepal length ),
Profiler(
1,
Term Value(
Prin1( 0, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
Prin2( 0, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)
),
SendToReport(
Dispatch( {}, "Profiler", OutlineBox, {Set Title( "What I get" )} )
)
),
Profiler(
Y( :Pred Formula ),
Profiler(
1,
Term Value(
Sepal width( 3.125, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
Petal length( 3.75, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
Petal width( 1.375, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)
),
SendToReport(
Dispatch( {}, "Profiler", OutlineBox, {Set Title( "What I want" )} )
)
)
);この場合ではなく、私は異なるモデルのモデルをブーストした予測をプロファイルしようとしていました。それぞれのモデルはブーストされたツリーのように前のモデルの残差を予測しました。 わかりやすいチェックボックスがとても効果的です。
あなたは最終的に下記のようなものを探していますか?
Fit Modelで予測子としてPCを使用している4人すべての予測。
うわー、私はそのダイアログを通してクリックした回数が恥ずかしいです。
ありがとうございます。
あなたはこのようなものが欲しいですか?

もしそうなら、Prediction Profilerダイアログで、左下に "Expand中間式"へのチェックボックスがあります。そのボックスをチェックしてください。
