Ich habe versucht, ein PLS-Modell für die binäre Antwort zur Modellvergleichsplattform hinzuzufügen. Nach dem Ausführen von PLS speichere ich die Vorhersageformeln. Dadurch werden 2 Spalten erstellt, eine für jede Ebene. Wenn Sie dann versuchen, dieses Modell zum Modellvergleich hinzuzufügen und Pred Formula Y [1] anzugeben, werden Sie gefragt, welche Spalte Sie vorhersagen möchten. Hier geben wir Y ein. Daraufhin wird eine Spalteneigenschaft "Predicting" mit {"Y"} erstellt. Wenn Sie an diesem Punkt das Modellvergleichsfenster aufrufen, wird eine Fehlermeldung angezeigt, dass keine Eigenschaft vorhanden ist, die angibt, auf welcher Ebene Sie vorhersagen möchten.
Als Kontrollfall habe ich dasselbe mit Nominal Logistic gemacht und versucht, dieses Modell in den Modellvergleich einzutragen. Nun ist die Spalteneigenschaft "Antwortwahrscheinlichkeit" mit der Formel {: Y, 1, Ersteller ("Fit Nominal Logistic"), ID (546461361)}. Das funktioniert gut. Ich ging dann zurück zu Pred Formula Y [1] und entfernte die Eigenschaft "Predicting" und fügte eine neue Eigenschaft hinzu "Antwortwahrscheinlichkeit" mit der Formel {: Y, 1}. Das funktioniert gut.
Sie sind sich nicht sicher, ob ich etwas falsch gemacht habe oder dass PLS-Modelle hinzugefügt werden.
Gen:
Ich sah kurz nach. Nicht sicher, was mit der PLS-Plattform los ist. Ich dachte vielleicht, weil die Y-Antwort ein Datentyp war: Numerisch, Modellierungstyp: Nominal es könnte ein Problem sein ... aber es scheint, als ob das Verhalten, das Sie zitieren, bei der Änderung des Datentyps in Charakter auftritt. Ich habe die multivariate Methode -> Diskriminanzanalyse -> Breit, viele Spalten mit Diskriminanzmethode verwendet, um die Analyse durchzuführen. Veröffentlichen Sie dann das Formula Depot (Sie können Model Comparison auch aus dem Formula Depot-Bericht (einer meiner JMP Pro-Lieblingsplattformen) aufrufen oder Spalten in der Datentabelle speichern und dann die Model Comparison-Plattform aufrufen und es erscheint als JMP Pro verhält sich jedoch wie erwartet.
