PLS의 모델과 모델 비교에 문제가 있습니다.모델 비교 플랫폼에 바이너리 응답을위한 PLS 모델을 추가하려고했습니다. PLS를 실행 한 후 예측 수식을 저장합니다. 이렇게하면 각 레벨에 하나씩 2 개의 열이 생성됩니다. 그런 다음 해당 모델을 모델 비교에 추가하고 Pred 수식 Y [1]를 지정하면 예측하려는 열을 묻는 메시지가 표시됩니다. 여기에 Y를 입력합니다. 그러면 { "Y"}를 사용하여 "예측"이라는 열 속성을 만듭니다. 이 시점에서 모델 비교 창에 들어가면 예측하려는 수준을 나타내는 특성이 없다는 오류가 발생합니다.
컨트롤 케이스로서 나는 명목 물류와 같은 일을했고 모델 비교에 그 모델을 입력하려고했습니다. 이제 column 속성은 수식 {: Y, 1, Creator ( "Fit Nominal Logistic"), ID (546461361)}가있는 "Response Probability"입니다. 이 잘 작동합니다. 나는 그 다음에 되돌아 갔다. Pred 수식 Y [1]을 제거하고 "예측"속성을 제거하고 새 속성을 추가했습니다. 수식 {: Y, 1}의 "응답 확률". 이 잘 작동합니다.
내가 틀린 일을했는지 아니면 그냥 whwn PLS 모델이 추가되어 이상한 결과가 나올지 확신 할 수 없습니다.
다시 : PLS에서 모델과 모델 비교가 문제가있다유전자:
나는 빨리 보았다. PLS 플랫폼에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 확신 할 수 없습니다. 나는 Y 응답이 Data Type 이었기 때문에 아마도 생각했습니다 : Numeric, Modeling Type : Nominal 그것은 문제일지도 모릅니다. 그러나 당신이 인용 한 행동은 Data Type을 Character로 바꾸는 것으로 발생합니다. 나는 Multivariate Methods -> Discriminant Analysis -> Wide, Many Columns Discriminant Method를 사용하여 분석을 수행했습니다. 그런 다음 Formula Depot에 게시하십시오 (JMP Pro의 Fave 플랫폼 중 하나 인 Formula Depot 보고서에서 모델 비교를 호출 할 수 있음). 또는 데이터 테이블에 열을 저장 한 다음 모델 비교 플랫폼을 호출하면 다음과 같이 나타납니다. JMP Pro는 예상대로 동작합니다.
