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Demande d'importation du résultat analytique de JMP à l'aide de JSL

Salut

Je demande l'importation du résultat analytique de JMP à l'aide de JSL.

1. Demander un complément pour importer le résultat analytique de JMP à l'aide de JSL.
  Vous trouverez ci-dessous un exemple de régression généralisée. Nous pouvons voir le seuil de probabilité et le taux de classification erronée, etc. Ils veulent connaître la méthode d'importation de la valeur du résultat sous forme de JSL, en calculant avec la valeur puis en utilisant à nouveau le résultat. 

Par exemple, la valeur par défaut du seuil de probabilité est 0,5. Ils veulent rechercher le point de probabilité de probabilité que le taux de classification erronée soit minimal. Ils veulent savoir qu'une méthode peut effectuer des analyses supplémentaires après avoir importé le résultat d'analyse au format JSL.

 

2 Existe-t-il une fonction complémentaire pouvant utiliser le code R Script / Python dans JMP?

Ils pensent que faire un script avec JSL a beaucoup de temps et trop difficile.

Ils veulent donc connaître la meilleure méthode pouvant utiliser le code R Script / Python dans JMP.

Demande d'importation du résultat d'analyse de JMP à l'aide de JSL

En tant que workqround, vous pouvez regarder le Table ROC de Fit Model / Nominal Logistic plate-forme Pour trouver la valeur de seuil optimale. La table ROC contient une colonne intitulée Sens- (1-Spec) . [La table ROC n'est pas disponible dans GenReg, vous devez donc exécuter le modèle dans Logistique nominale.] Une valeur plus élevée indique un taux de classification erroné inférieur. Cette mesure est connue sous le nom d’indice de Youden et est utilisée pour trouver le point de coupure optimal qui minimise les taux de classification erronée en supposant que l’on accorde le poids eual à la sensibilité et à la spécificité.

Dans l'exemple présenté ci-dessous (la table de données utilisée est Diabète à partir d'ensembles de données échantillon JMP), je trie la colonne Sens- (1-Spec) et la valeur prob du seuil optiomal est de 0,2498, car elle donne la valeur la plus élevée pour Sens (1-Spec). valeur, 0,6073.