こんにちは、みんな、
これは、このアドインに関する質問を開始し、質問と回答についてより率直になるための投稿です。
一般的な質問とJMPゲノミクスに関連する質問（このアドインも取得しています）は次のとおりです。
- XGBoostが対処すべき主な問題は何ですか？（たとえば、パフォーマンスの低いモデル？他の方法では簡単に処理できないスパースデータのアドレス？精度の問題？）読んだことがありますが、実際にモデリングの速度が上がりますが、他に何がありますか、例を挙げてください。
- これはゲノムデータにどのように適用されますか？
- 本当のメリット（個人的およびビジネス上のメリット）とは何ですか？目標は、SEが組織に導入の時間（および/または$）に投資したい理由の利点を伝えることです。
- ビジネス上の問題に対する影響と大きさは何ですか？
- Kaggle以外で、XGBoostを実装した人はいますか？
おかげで、
これらを育ててくれたクリスに感謝します。
1。XGBoostが対処すべき主な問題は何ですか？（たとえば、パフォーマンスの低いモデル？他の方法では簡単に処理できないスパースデータのアドレス？精度の問題？）読んだことがありますが、実際にモデリングの速度が上がりますが、他に何がありますか、例を挙げてください。
XGBoostは、ほとんどの場合、非常に優れた汎用の予測モデリングプラットフォームです。現在のJMP Pro Boosted Treeプラットフォームのスーパーチャージされたバリエーション。 Boosted TreeやBootstrap Forestと同様に、変数重要度統計を生成するため、より強力な予測変数を決定し、最も貧弱な予測変数を排除するために、より多くの説明モードで使用することもできます。 予測子の欠損データを自動的に処理し、一般的なすべての種類のYターゲットの目的関数を備えています。 比較的高速であり、デフォルトでフィッティング中にマシンのすべてのコアを使用する必要があり、オプションでWindowsでNVIDIA GPUを使用できます。アドインには、2つの基本的な例とそれらを説明するドキュメントが付属します。 JMP Proの既に最先端のデータ操作、クリーニング、および機能エンジニアリング機能により、コードを記述せずに表形式のデータに対して最新の機械学習を実行する手ごわい方法を提供します。
2。これはゲノムデータにどのように適用されますか？
XGBoostにはゲノムデータセットに関連する具体的なものは何もありませんが、それらやその他の幅広いデータの問題にはうまく機能します。 Luciano Silva（JMP Genomics開発者）と私は、現在の最良のゲノム選択ルーチン（たとえば、Genomic BLUP）そして、それは同様にうまくいく傾向がありますが、それほど良くはありません。
3。本当のメリット（個人的およびビジネス上のメリット）とは何ですか？目標は、SEが組織に導入の時間（および/または$）に投資したい理由の利点を伝えることです。
XGBoostは、予測問題として投げかけることができるビジネス上の問題に最も直接適用できますが、設計された実験からのデータを分析するためにも使用できます。 より大きなデータセットにうまく対応します。 新規ユーザーの場合、チューニングパラメーターを理解するための学習がいくつかあり、DOEを使用してこれらのパラメーターのチューニングを支援する機能を追加しました。 また、補助ルーチンMake K-Fold ColumnsでDOEを斬新な方法で使用して、相互検証に使用するデータの最適にバランスの取れた分割を作成します。 JMP Proが標準のXGBoost機能をもたらす付加価値の完全なリストについては、アドインのドキュメントを参照してください。
4。ビジネス上の問題に対する影響と大きさは何ですか？
問題に大きく依存しています！システムの予測と理解の小さな改善が大きな影響を与える場合がありますが、そうでない場合もあります。
5。Kaggle以外で、XGBoostを実装した人はいますか？
私の理解では、多くの組織がXGBoostモデルを本番環境で正常に実装していますが、良い参考資料はありません。 XGBoostオンラインについては多くの議論があります。 ほとんどの人はPythonまたはRからXGBoostを実行およびデプロイします。Pythonコードを保存するための赤い三角形のオプションがあります。これは実際にはモデルをゼロから相互検証するための完全なコードです。
全員へ：現在、早期導入モードであり、新しいJMPコミュニティグループが設定されています。 ミア・スティーブンスとステファニー・メンシアが親切に助けてくれて、すでに素晴らしいフィードバックを受け取っています。 グループに追加するか、アドインを試してみたいかどうかを教えてください。
やあマイク ハードコアのサードパーティ分析をC ++レベルでJMPに統合したのはこれが初めてであり、最初のステップとして、アドインを使用してある程度の距離と柔軟性を維持したいと考えています。 これがあらゆる種類の新しいJMP製品になることを真剣に疑っていますが、それがJMP Proの販売を促進し、分析ソフトウェアで起こっている構造変化のいくつかについて貴重な洞察を提供してくれることを願っています。
この議論に追加する別のポイント：XGBoostにはLGPL3ライセンスがあります。 要するに、JMPをすべての人に本質的に無料で提供する必要がないように、通常のJMPソフトウェアの一部として埋め込まれたものを配布することは許可されていません。 唯一の方法は、ユーザーがこのモジュールを含むパッケージを自発的にダウンロードし、LGPLライセンスを遵守することについて個人的な責任を負うことです。
ブライアン
