Klassifizierungsanalyse in JMP11.<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Mit JMP11 möchte ich einen Klassifizierer aus etwa 100 Variablen finden, der erklären würde, welche der 30 Proben in eine Kategorie oder in die andere (0 oder 1) fällt. Bisher verwende ich die schrittweise Modellierung aus dem Fit-Modellmenü. Ich würde gerne sehen, welche Probe richtig klassifiziert wird und welche nicht. Wo sehe ich das im Bericht? Ich möchte den Algorithmus auch auf andere Datensätze anwenden können. Wo ist diese Option? Vielen Dank für deine Zeit.
Re: Klassifizierungsanalyse in JMP11.Sicher. Dazu speichern Sie die Wahrscheinlichkeitsformel im roten Dreieck des logistischen Regressionsberichts. Bei dieser Option werden mehrere Spalten in Ihrer Datentabelle gespeichert. Sie interessieren sich jedoch für die Spalte "Wahrscheinlich Y" (wobei Y der Name Ihrer Antwortvariablen ist).
Nachdem Sie die wahrscheinlichste Spalte erstellt haben, können Sie anhand der Zeilenauswahl die falsch klassifizierten Spalten finden. Zeilenmenü -> Zeilenauswahl -> Auswahl wo. Aktivieren Sie im Fenster Zeilen auswählen das Kontrollkästchen Spalte vergleichen und wählen Sie links die ursprüngliche Antwortspalte und rechts die wahrscheinlichste Spalte aus. Stellen Sie sicher, dass Sie das mittlere Dropdown-Menü in "nicht gleich" ändern, bevor Sie auf OK klicken.
Beste,
Michael
Re: Klassifizierungsanalyse in JMP11.Danke, Michael. Aus dieser Verwirrungsmatrix muss es eine Möglichkeit geben, Informationen darüber zu gewinnen, welche Probe falsch klassifiziert wurde, da bin ich mir sicher.
Re: Klassifizierungsanalyse in JMP11.Hallo andreas.scherer .
Wenn Sie Ihr Modell schrittweise ausgeführt haben, sollten Sie in Schrittweise auf die Schaltfläche "Modell ausführen" klicken, um einen logistischen Regressionsbericht für das in Schrittweise gewählte Modell zu erhalten. Im Menü "Logistic red triangle" können Sie "Confusion Matrix" auswählen, um eine Matrix von Beobachtungen zu erhalten, die richtig und falsch klassifiziert wurden.
Beste,
Michael
