실제 데이터에서 지정된 "날짜" 조건에 따라 JMP "의사결정 트리"에서 "파티션" 모듈의 작업 프로세스를 제어하는 방법은 무엇입니까?특정 데이터 및 작업 단계는 첨부 파일 및 스크린샷을 참조하십시오.
제 목적은 JMP의 세분화 모듈을 사용하여 예측 공식을 계산하는 것입니다. 첫째, 예측식은 "날짜"로 처리되며 동일한 날짜에 대해 하나의 평균값만 얻습니다. 그런 다음 예측 공식을 사용하여 다른 날짜의 고유한 평균 값을 평균화하여 이 공식의 예측 값을 계산합니다.
감사!
Re: 실제 데이터에서 지정된 "날짜" 조건에 따라 JMP "의사결정 트리"에서 "파티션" 모듈의 작업 프로세스를 제어하는 방법은 무엇입니까?내 설명이 장황해서 문제를 명확히 설명했는지 모르겠습니다. 경험이 풍부한 전문가의 조언과 도움을 주십시오. 대단히 감사합니다!
Re: 실제 데이터에서 지정된 "날짜" 조건에 따라 JMP "의사결정 트리"에서 "파티션" 모듈의 작업 프로세스를 제어하는 방법은 무엇입니까?예를 들어, 이 리프 레이블 수식이 A 특정 "날짜"에 있으면 많은 코드의 "실제"가 매우 크지만 이 리프 레이블 수식과 일치하는 다른 "날짜"에는 "코드"가 많지 않고 "실제" 좋지는 않지만 JMP에 따르면 이제 평균 계산의 모든 "코드"를 수행하는 것이므로 이 예측 값도 좋습니다.
그러나 이 리프 레이블 공식에 따르면 동일한 "날짜"의 다른 "코드"가 평균 계산의 "날짜"로 되어 이 리프 레이블 공식이 "실제"를 각 "날짜"로 만들고 A의 마지막은 다른 "날짜"는 평균 예측의 공식을 나타내는 한 가지 방법으로, JMP가 더 나은 예측을 얻은 후 확인 결과의 공식이 좋지 않은 경우가 많습니다.
(여기에 메모를 하고 싶습니다. JMP에 이미 이 기능이 있는지 확인하기 위해 "날짜" 요소를 "주파수" 옵션 버튼 매개변수로 사용하려고 시도했지만 효과가 내 요구 사항을 충족하지 못했습니다.)
Re: 실제 데이터에서 지정된 "날짜" 조건에 따라 JMP "의사결정 트리"에서 "파티션" 모듈의 작업 프로세스를 제어하는 방법은 무엇입니까?그래프 파일의 각 "코드" 개체에 따라 다른 "날짜"에 다른 인덱스 데이터(X 요소)가 생성되고 "실제" a가 생성됩니다(Y 응답).
JMP의 "파티션" 모듈을 사용하여 "실제"를 Y 응답으로, "M-BY"를 X 인자로 취하고 "훈련, 검증 및 테스트"를 사용하여 "실제"와 높은 상관 관계가 있는 X 인자를 찾습니다. ".
그리고 "파티션" 기능을 사용하여 예측 변수 값과 리프 레이블 공식을 저장합니다.
이러한 방식으로 JMP는 더 나은 예측 값과 리프 레이블 공식을 생성할 수 있습니다(설정: "실제" 값이 클수록 좋습니다).
그러나 예측변수 값이 높은 리프 레이블 공식은 테스트할 때 가장 잘 작동하지 않는 경우가 많습니다.
나는 그러한 데이터를 많이 테스트했고 JMP가 "날짜" 요소에 대한 추가 분류 없이 이 리프 레이블 공식을 준수하는 모든 "실제"만 평균화한다는 것을 발견했습니다.
Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.좋아, 나는 다른 주제를 쓸 것이다, 마크베일리에게 감사한다!Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.이 토론의 목적은 사용자, 특히 신규 사용자가 JMP를 스프레드시트가 아닌 있는 그대로 JMP에 접근하도록 돕는 것이었습니다. 스프레드시트가 아닌..
파티션에 대한 귀하의 요점은 유효하지만 이를 해결하기 위해 새로운 토론을 시작했거나 주제에서 벗어난 이 토론 대신 희망 목록 영역에 귀하의 욕구를 제출했어야 합니다.
Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.JMP global Discussions는 JMP 기술을 많이 배울 수 있는 좋은 학습 플랫폼입니다. 저는 여기서 공부하는 것을 선호합니다.
감사!Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.
Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.좀 더 잘 설명할 특정 데이터가 있는 것 같아서 업로드할 데이터를 추가합니다.
Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.안녕 @lwx228 여기에 기여해 주셔서 감사합니다. 분류 트리(또는 회귀 트리) 사용에 대한 상대적인 초보자인 저는 귀하의 문제 설명과 솔루션에 대한 설명을 따르기가 매우 어렵다는 것을 알았습니다.자신의 개인 데이터세트를 공유할 수 없다면, 당신이 칭찬하고 있는 결함을 보여주고 질문을 구체적으로 다시 가리키는 더미 데이터세트를 만들 수 있습니까?이것은 공유 학습 기회로 나와 커뮤니티의 다른 사람들에게 매우 좋을 것입니다! 
둘째, 스크린샷에서 JMP Pro(이전 버전)가 있는 것처럼 보입니다. 최신 버전의 Pro에는 부스틴 및 신경망 기반 알고리즘(부트스트랩 포리스트 및 부스트 트리 ).이것은 의심할 여지 없이 더 나은 피팅 모델을 제공할 것입니다.
Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.내 설명이 장황하고 문제를 명확하게 설명했는지 모르겠습니다.
제 목적은 JMP의 세분화 모듈을 사용하여 예측 공식을 계산하는 것입니다. 첫째, 예측식은 "날짜"로 처리되며 동일한 날짜에 대해 하나의 평균값만 얻습니다. 그런 다음 예측 공식을 사용하여 다른 날짜의 고유한 평균 값을 평균화하여 이 공식의 예측 값을 계산합니다.
감사!
Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.그러나 이 리프 레이블 공식에 따르면 동일한 "날짜"의 다른 "코드"가 평균 계산의 "날짜"로 되어 이 리프 레이블 공식이 "실제"를 각 "날짜"로 만들고 A의 마지막은 다른 "날짜"는 평균 예측의 공식을 나타내는 한 가지 방법으로, JMP가 더 나은 예측을 얻은 후 확인 결과의 공식이 좋지 않은 경우가 많습니다.
(여기에 메모를 하고 싶습니다. JMP에 이미 이 기능이 있는지 확인하기 위해 "날짜" 요소를 "주파수" 옵션 버튼 매개변수로 사용하려고 시도했지만 효과가 내 요구 사항을 충족하지 못했습니다.)
Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.그러나 예측변수 값이 높은 리프 레이블 공식은 테스트할 때 가장 잘 작동하지 않는 경우가 많습니다.
나는 그러한 데이터를 많이 테스트했고 JMP가 "날짜" 요소에 대한 추가 분류 없이 이 리프 레이블 공식을 준수하는 모든 "실제"만 평균화한다는 것을 발견했습니다.
예를 들어, 이 리프 레이블 수식이 A 특정 "날짜"에 있으면 많은 코드의 "실제"가 매우 크지만 이 리프 레이블 수식과 일치하는 다른 "날짜"에는 "코드"가 많지 않고 "실제" 좋지는 않지만 JMP에 따르면 이제 평균 계산의 모든 "코드"를 수행하는 것이므로 이 예측 값도 좋습니다.
Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.이 문제를 제기할 수 있는 기회를 준 마크베일리에게 감사합니다.
그래프 파일의 각 "코드" 개체에 따라 다른 "날짜"에 다른 인덱스 데이터(X 요소)가 생성되고 "실제" a가 생성됩니다(Y 응답).
JMP의 "파티션" 모듈을 사용하여 "실제"를 Y 응답으로, "M-BY"를 X 인자로 취하고 "훈련, 검증 및 테스트"를 사용하여 "실제"와 높은 상관 관계가 있는 X 인자를 찾습니다. ".
그리고 "파티션" 기능을 사용하여 예측 변수 값과 리프 레이블 공식을 저장합니다.
이러한 방식으로 JMP는 더 나은 예측 값과 리프 레이블 공식을 생성할 수 있습니다(설정: "실제" 값이 클수록 좋습니다).
Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.아이디어를 제출할 수 있는 또 다른 리소스는 JMP 영업 팀의 시스템 엔지니어에게 전화나 이메일로 개선해야 할 사항을 알려주는 것입니다. 제가 이것을 제안하는 이유는 제가 한 때 JMP 영업 시스템 엔지니어였으며 꽤 자주 그런 전화를 받았는데 JMP가 당신이 원하는 것을 '수행'할 수 있을지도 모릅니다. 당신은 그것을 모른다! 이것은 JMP 사용자와 일반 스프레드시트 애플리케이션의 매우 멋진 기능 중 하나입니다. SAS와 JMP 부서의 세계적 수준의 지원 팀이 지원을 준비하고 있습니다!
Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.제안 및 요청을 제출할 수 있습니다. 여기 .
Re: JMP는 스프레드시트가 아닙니다.저는 JMP를 정량화 도구로 사용하고 있습니다.
내가 가장 많이 사용하는 것은 "의사결정 트리"-"파티션" 모듈입니다.
JMP를 사용하는 과정에서 JMP의 "디시전 트리"-"파티션" 기능을 개선해야 한다는 것도 알게 되었는데, 제 아이디어를 JMP 회사에 어떻게 피드백해야 할지 모르겠습니다. 관련 기능을 개선해 보세요.
감사!
