ローカルコントロールこのアドインは、いくつかの対話型グラフィックおよび統計オプションとともにローカル制御分析を実行します。Local Control は、Lopiano、Obenchain、および Young (2014) に記載されているように、被験者のクラスター内の治療効果を推定します。 クラスターの数を対話的に選択し、結果を累積的に比較できます。この種の分析は、観察データまたは実験データ内のサブグループを処理するのに役立ちます。
このアドインの JSL コードは、もともと Bob Obenchain と Stan Young によって書かれました。
アドインをインストールするには、以下の .jmaddin ファイルをダウンロードして、JMP ウィンドウにドラッグします。これを実行するには、まずローカル コントロール分析を実行する JMP テーブルを開き、次に [アドイン] > [ローカル コントロール] > [ダイアログ] をクリックします。
スクリーンショットの例を以下に示します。
データの視覚化探索的データ分析ライフサイエンス統計Re: ローカルコントロールこんにちは、Wolfinger さん、この貴重なアドインに感謝します。 ちなみに、私は XGBoost 実装を使用していますが、外部最適化で非常にうまく機能します。 質問があります: CatBoost と LightGBM の実装はいつ利用可能になりますか? 同じように... 汎用最適化のための専用の最適化メニュー (Python の Optuna のような) を追加できれば便利です。 ありがとう
Re: ローカルコントロールこんにちは@バイオマイナー_17フィードバックをいただきまして誠にありがとうございます。XGBoost の「やるべきこと」リストに LightGBM と CatBoost を組み込みました。また、ハイパーパラメータ調整の改善された方法の研究も続けています。その間、たとえば DOE 高速柔軟充填設計からの独自の事前生成設計テーブルを指定できる調整設計テーブルがあります。もあります。ベイジアン最適化アドイン。
Re: ローカルコントロール@russ_wolfingerどうもありがとう。 実際、私はベイジアン最適化アドインを試してみましたが、かなりうまく機能しました。マイナス点は、計算コストが高いことかもしれません (ガウス プロセスであるため)。 DOE オプションは試したことがないのですが、実行方法を教えていただけますか? 再度、感謝します
Re: ローカルコントロール@バイオマイナー_17順調に進んでいることを嬉しく思います。[DOE] > [特殊目的] > [空間充填設計] を使用してパラメータ テーブルを作成できます。係数名は、調整する XGBoost パラメータ名と正確に一致する必要があります。テーブルの各行には、ハイパーパラメータ空間を検索する際に適合させたいパラメータの値が含まれています。 XGBoost の [詳細オプション] > [設計テーブルの調整] で、すべてのポイントに適合するようにこのテーブルの名前を指定できます。
Re: ローカルコントロールありがとう！
