11775_fr-FR

liliconcom

Script de progression Analyse <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Bonjour,

Je vais collecter des données sur un grand nombre de tests DA:

J'ai 100 tests de lignes d'apprentissage / de validation partitionnées au hasard pour exécuter un DA, et pour chaque test, je cherche à collecter les données de:% classé correctement au fur et à mesure que j'avance dans l'inclusion de variables.

Par exemple: Avec un groupe spécifié de lignes incluses / exclues, je souhaite exécuter un test DA par étapes, avec 1 variable. Je voudrais ensuite enregistrer le pourcentage de classification, puis avancer encore une fois dans le modèle, collecter les mêmes données et répéter cette procédure jusqu'à ce que 10 variables aient été incluses dans le modèle.  Ensuite, je répéterais tout ce processus pour un autre ensemble de variables incluses / exclues.

Je n'arrive pas à trouver de script disponible pour faire avancer la sélection de variable Stepwise, un tel script existe-t-il?

Re: Script pour la progression Analyser

Bonjour Ian,

Merci pour cela, c'était très utile! Je cherche maintenant le meilleur moyen de sauvegarder la sortie souhaitée (tableau Résumé du score). En outre, il serait extrêmement utile de créer un système de nommage itératif pour chacun de ces fichiers sauvegardés, en utilisant éventuellement une commande générique pour le nommer en fonction de l'itération #.

Re: Script pour la progression Analyser

Dans des cas comme celui-ci, "ShowProperties ()" est votre ami, car il fournit une liste dans le journal des messages qu'un objet comprend.

Il y a peut-être plus d'une façon de faire cela, mais le code ci-dessous devrait vous aider à démarrer. Je suppose ici que vous connaissez suffisamment de langage JSL pour extraire les chiffres requis d’un rapport.

NamesDefaultToHere ( 1 ) ;

dt = Ouvrir ( "$ SAMPLE_DATA / Cherts.jmp" ) ;

Discriminant =

Expr (

  da = dt << Discriminant (

  X ( : nom de la localisation ) ,

  Y ( : Al , : Mn , : N / a , : Br , : Ce , : Co , : Cr , : Cs , : UE , : Fe , : Hf , : La , : Caroline du Sud , : Sm , : U ) ,

  )

) ;

pour ( je = 1 , je <= 3 , je ++,

  Discriminant ;

  da << StepwiseVariableSelection ;

  pour ( k = 1 , k <= je , k ++, da << stepForward ) ;

  da << applyThisModel ;

  daRep = da << rapport ;

  // 'Grattez' la sortie souhaitée de daRep de la manière habituelle ici. . .

  Attendre ( 1 ) ;

  daRep << Fermer la fenêtre ;

) ;