予測式のナル値こんにちは、
GenRegから私の予測式を保存した後、私は私のデータセットの約80パーセントが予測値列にnull値（。）を持っているのを見ています。私の重要な予測因子の中には、いくつかの「レベルの削除」と関係があるのではないかと思います。これをどのように処理するか、または（予測値の）より高い利回りを達成するためにこれからどのようにピボットするかに関するいかなるアドバイスも評価されるであろう。ありがとうございました ：）
予測式のナル値カテゴリカルファクター k レベルが必要になります k-1 パラメータ推定 あなたはあなたのそれぞれのカテゴリー変数について多くのレベルを持っています。それは推定すべき多くのパラメータを持つモデルに変換されます。モデルを推定するのに十分なデータがありません。トレーニングセットには98の観測値、検証セットには43の観測値しかありません。これらすべてのカテゴリの各レベルで観測を行っていないため、モデルを検証する方法はありません。JMPはデータにフィットするように最善を尽くしますが、もっと多くのデータが必要です。どのモデルに適合させたいか、そしてデータのフォーマットを再考する必要があります。
予測式のナル値ご覧いただきありがとうございます。GenregはTotal_timeを推定するために6つの予測子をモデル化しています。効果テスト（下のスクリーンショット参照）では、var1は非常に重要ですが4つのレベルが削除されました。count1は連続変数なので問題ありません。Var2、Var3、Var4はいくつかのレベルが削除されています。Total_timeの予測式のスクリーンショットは、計算値の約90％がnullであることを示しています。カテゴリー変数を再設定する必要があることを私は理解しています。あなたは "削除されたレベル"を処理する方法を説明するのを助けることができますか？モデルがデータの10％のみに適用されるのはこのためですか？
予測式のナル値 @samalar 、
再現可能な例を共有できますか。そうすれば、人々はあなたのワークフローを試してみることができますか？
機密データを共有する必要はありません。可能であれば、データを匿名化するか、JMPのサンプルデータセットを使用することができます。
予測式のナル値だれでも応答できるかどうかを確認するためにぶつかる。ありがとうございます。
