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Script per la progressione Analizza <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Ciao,

Raccoglierò dati su un gran numero di test DA:

Ho 100 test di righe di addestramento / convalida partizionate a caso da eseguire attraverso un DA, e per ogni test cerco di raccogliere i dati di:% Classificato correttamente mentre passo avanti includendo le variabili.

Ad esempio: con un gruppo specificato di righe incluse / escluse, voglio eseguire un test DA, graduale, includendo 1 variabile. Vorrei quindi registrare la classificazione%, quindi eseguire un'altra volta il modello in avanti, raccogliere gli stessi dati e ripetere questa procedura fino a includere 10 variabili nel modello.  Quindi, vorrei ripetere l'intero processo per un altro insieme di variabili incluse / escluse.

Non riesco a trovare lo scripting disponibile per far progredire la selezione della variabile Stepwise, esiste uno script del genere?

Ri: Script per la progressione Analizza

Ciao Ian,

Grazie per questo, è stato molto utile! Ora sto andando avanti per trovare il modo migliore per salvare l'output desiderato (la tabella Riepilogo punteggio). Inoltre, sarebbe estremamente utile creare un sistema di denominazione iterativo per ciascuno di questi file salvati, magari usando un comando jolly per nominarlo in base al numero di iterazione.

Ri: Script per la progressione Analizza

In casi come questo 'ShowProperties ()' è tuo amico, dal momento che fornisce un elenco nel registro dei messaggi che un oggetto comprende.

Potrebbe esserci più di un modo per farlo, ma il codice seguente dovrebbe aiutarti a iniziare. Presumo qui che tu conosca abbastanza JSL per estrarre i numeri richiesti da un rapporto.

NamesDefaultToHere ( 1 ) ;

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

doDiscriminant =

expr (

  da = dt << Discriminante (

  X ( : nome del luogo ) ,

  Y ( : Al , : Mn , : N / A , : Br , : Ce , : co , : Cr , : cs , : Unione Europea , : Fe , : HF , : La , : Sc , : Sm , : U ) ,

  )

) ;

per ( io = 1 , io <= 3 , io ++,

  doDiscriminant ;

  da << StepwiseVariableSelection ;

  per ( K = 1 , K <= io , K ++, da << passo in avanti ) ;

  da << applyThisModel ;

  daRep = da << rapporto ;

  // 'Raschia' l'output deired da daRep nel modo solito qui. . .

  Aspettare ( 1 ) ;

  daRep << chiudi la finestra ;

) ;