Ciao,
Spero che tutti stiano andando bene in questo momento di grande incertezza
Ecco un tentativo della mia prima app che utilizza la connessione tra JMP e Python per gestire un algoritmo di apprendimento automatico complesso senza JMP Pro.
Lo scopo di questa app è lanciare un'interfaccia utente grafica codificata in jsl e connettere tale interfaccia con l'API di apprendimento automatico "XGBoost".
Ho implementato la possibilità di lavorare su 3 tipi di schemi di validazione: holdout / cross validation / grid search. Sia la regressione che la classificazione sono state sviluppate su pochi obiettivi e metriche classiche
Alla fine della formazione, viene fornito un rapporto con il valore delle metriche sia su treno / convalida set sia su media / sviluppo standard per la convalida incrociata. Nel caso di un training di ricerca sulla griglia, il report viene fornito con i migliori risultati di iperparametri. È anche possibile esportare il modello Python per prevedere nuovi dati senza addestrare nuovamente il modello (ma dovrebbe essere fatto in un ambiente Python)
Spero che funzionerà per tutti, non sono un ingegnere software professionista e quell'app è stata sviluppata principalmente durante le sessioni notturne ma sembra OK sul mio computer in tutte le configurazioni testate con quella impostata:
Numpy 1.18.1
Panda 1.0.0
Scikitlearn 0.22.1
XGBoost 0.90
E JMP 15.1 (in inglese, non ho il controllo in altre lingue ...)
È quindi necessario verificare che JMP sia in grado di gestire quel collegamento con Python prima di utilizzare l'app ... Il collegamento di Python a JMP non è in realtà molto semplice e ti consiglio di contattare il supporto di JMP in caso di problemi perché questa integrazione è un vero incubo per gli utenti dal mio punto di vista (nel mio caso con molti crash di JMP senza preavviso o messaggi di errore prima che riesca a farlo funzionare)
