J'ai essayé d'ajouter un modèle PLS pour une réponse binaire à la plate-forme de comparaison de modèles. Après avoir exécuté PLS, je sauvegarde les formules de prédiction. Cela crée 2 colonnes, une pour chaque niveau. Si vous essayez ensuite d'ajouter ce modèle à Model Comparison et de spécifier Pred Formula Y [1], il vous demandera quelle colonne vous essayez de prédire. Ici, nous entrons Y. Il va alors créer une propriété de colonne, "Prédire" avec {"Y"}. À ce stade, lorsque vous ouvrez la fenêtre Comparaison de modèles, vous obtenez une erreur indiquant qu’aucune propriété n’indique le niveau que vous essayez de prévoir.
En tant que cas témoin, j'ai fait la même chose avec la logistique nominale et essayé d'entrer ce modèle dans la comparaison de modèles. Maintenant, la propriété de colonne est "Probabilité de réponse" avec la formule {: Y, 1, Creator ("Fit Nominal Logistic"), ID (546461361)}. Cela fonctionne bien. Je suis ensuite retourné à Pred Formula Y [1] et a supprimé la propriété "Prédiction" et ajouté une nouvelle propriété "Probabilité de réponse" avec la formule {: Y, 1}. Cela fonctionne bien.
Je ne sais pas si j'ai fait quelque chose de mal ou si les modèles PLS sont ajoutés, vous obtiendrez des résultats étranges.
Gène:
J'ai jeté un coup d'oeil. Pas sûr de ce qui se passe avec la plate-forme PLS. Je pensais que peut-être parce que la réponse à Y était un type de données: numérique, type de modélisation: nominal, cela pouvait être un problème ... mais il semble que le comportement que vous citez se produise si vous modifiez le type de données en caractère. J'ai utilisé les méthodes multivariées -> Analyse discriminante -> Méthode large, à colonnes multiples et discriminantes pour effectuer l'analyse. Publiez ensuite dans Formula Depot (vous pouvez également appeler Model Comparison à partir du rapport Formula Depot ... sur l'une de mes plates-formes préférées JMP Pro), ou enregistrez des colonnes dans la table de données, puis appelez la plate-forme Model Comparison. Cependant, JMP Pro se comporte comme on pourrait s'y attendre.
