11775_es-ES

liliconcom

Guión para el progreso Analizar <¿Selección de variables por pasos?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Hola,

Voy a recopilar datos sobre un gran número de pruebas DA:

Tengo 100 pruebas de filas de entrenamiento / validación divididas al azar para ejecutar un DA, y para cada prueba busco recopilar los datos de:% Clasificados correctamente a medida que paso para incluir variables.

Por ejemplo: con un grupo específico de filas incluidas / excluidas, quiero ejecutar una prueba DA, paso a paso, incluida 1 variable. Luego registraría el% de clasificación, luego adelantaría el modelo una vez más, recopilaría los mismos datos y repetiría este procedimiento hasta que se hayan incluido 10 variables en el modelo.  Luego, repetiría todo este proceso para otro conjunto de variables incluidas / excluidas.

Parece que no puedo encontrar scripts disponibles para avanzar en la selección de la variable Stepwise, ¿existe tal script?

Re: Script para progresar Analizar <¿Selección de variables paso a paso?

Hola lan

Gracias por esto, fue muy útil! Ahora estoy avanzando en la búsqueda de la mejor manera de guardar la salida deseada (la tabla Resumen de puntuación). Además, sería sumamente útil crear un sistema de nombres iterativo para cada uno de estos archivos guardados, tal vez utilizando un comando comodín para nombrarlo en base a la iteración #.

Re: Script para progresar Analizar <¿Selección de variables paso a paso?

En casos como este, 'ShowProperties ()' es tu amigo, ya que proporciona una lista en el registro de qué mensajes entiende un objeto.

Puede que haya más de una forma de hacer esto, pero el código a continuación debería ayudarlo a comenzar. Supongo que aquí sabes que JSL es suficiente para extraer los números requeridos de un informe.

NombresDefaultToHere ( 1 ) ;

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

doDiscriminante =

Expr (

  da = dt << Discriminante (

  X ( : nombre del lugar ) ,

  Y ( : Alabama , : Minnesota , : N / A , : Br , : Ce , : Co , : Cr , : Cs , : UE , : Fe , : Hf , : La , : Carolina del Sur , : Sm , : U ) ,

  )

) ;

para ( yo = 1 , yo <= 3 , yo ++,

  doDiscriminante ;

  da << StepwiseVariableSelection ;

  para ( k = 1 , k <= yo , k ++, da << un paso adelante ) ;

  da << aplicar este modelo ;

  daRep = da << Informe ;

  // 'Raspe' la salida deseada de daRep de la forma habitual aquí. . .

  Espere ( 1 ) ;

  daRep << Cerrar ventana ;

) ;