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Le monologue |
@julien
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| Conseil du jour |
Le Profiler
Dans aujourd'hui Conseil du jour , Pete et Mary explorent l'un des outils les plus puissants de JMP, le Prediction Profiler. Le profileur de prédiction dans JMP vous donne une mine d'informations sur votre modèle. Ils vous montreront comment utiliser le profileur de prédiction pour comprendre les modèles statistiques et comment il modifie votre modèle lorsque vous modifiez les paramètres de facteurs individuels. Astuce bonus: Pete et Mary vous montreront comment utiliser les «paramètres de facteur de verrouillage» pratiques pour figer un facteur particulier pendant que vous manipulez d'autres facteurs.
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@phersh |
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Apprentissage automatique 101
Elizabeth Claassen, développeur de statisticiens de recherche, lance la journée de modélisation prédictive de JMP On Air avec une introduction à l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique, selon Elizabeth, est la dernière expression à la mode actuelle destinée à englober les algorithmes informatiques utilisés pour prendre des décisions, des prédictions ou une classification basée sur des données. Au cours de cette présentation, Elizabeth présente les différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique - y compris l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé - et le compromis possible entre précision et interprétabilité. Après avoir discuté des aspects les plus percutants de l'apprentissage automatique, Elizabeth affiche JMP pour vous montrer les performances du logiciel en tant que plate-forme d'apprentissage automatique. Alerte Spoiler: JMP peut très bien faire l'apprentissage automatique.
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@eclaassen |
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Explorer les valeurs aberrantes dans vos données
Ledi Trutna, consultant en formation analytique SAS et formateur statistique JMP, explique pourquoi il est essentiel d'explorer et de gérer les valeurs aberrantes dans vos données. Elle discutera de ce que vous devez savoir sur ces points de données, y compris comment et pourquoi vous devez les examiner tout en nettoyant vos données et comment utiliser JMP pour les gérer facilement. Parallèlement, vous apprendrez également à utiliser la plate-forme «Explore Outliers», qui vous permet d'être beaucoup plus précis sur la façon dont vous définissez les valeurs aberrantes. Après que Ledi vous ait montré comment identifier vos valeurs aberrantes, elle discute des mesures que vous pouvez prendre, en particulier si vous devez accueillir, rejeter ou accommoder la valeur aberrante.
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@ledi_trutna |
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Ruth et Mary - Quel modèle quand - Modélisation prédictive
Dans cet épisode de Quel modèle quand , Mary Loveless, ingénieure en systèmes, part à la recherche d'une maison; plus précisément, la chasse à domicile à Cincinnati, Ohio. Ensemble, Mary et la directrice académique Ruth Hummel utilisent des données immobilières pour déterminer comment prédire le prix de vente d'une maison à The Queen City. Tout d'abord, Mary vous encourage à ne pas oublier une étape souvent négligée: l'exécution de statistiques récapitulatives pour vous familiariser avec vos données. (Mary cherche, en particulier, des choses comme le nombre de données manquantes, max, min et moyennes pour l'aider à construire son modèle.) Ensuite, Mary et Ruth nous parleront de différents types de modèles prédictifs et comment choisir parmi eux quand travailler avec vos propres données. Enfin, les femmes vous montrent comment Predict Profiler de JMP peut facilement ajuster vos différentes fonctionnalités pour montrer l'effet que cela aurait sur d'autres facteurs. Mais je ne vais pas tout donner. Vous devrez vous connecter pour savoir quelle maison Mary choisit finalement.
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@ruthhummel |
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Démarrage rapide: modèles prédictifs - Trucs et astuces pour créer rapidement des modèles - Modélisation prédictive
Sr. L'ingénieur système Kemal Oflus vous donne des conseils utiles pour construire vos modèles plus efficacement. Dans cette présentation, Kemal offre des conseils sur un certain nombre de considérations critiques de modélisation prédictive, de l'amélioration de votre nettoyage et de la visualisation des données à l'identification de la meilleure option de modélisation prédictive pour vos besoins. Vous apprendrez également pourquoi Kemel recommande, avant de créer un modèle, de visualiser d'abord vos données pour mieux comprendre ce qui s'y trouve. Il vous montre également comment utiliser JMP Graph Builder pour voir s'il y a quelque chose de caché dans vos données qui pourrait aider ou gêner la construction de votre modèle.
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@kemal_oflus |
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Conseils de modélisation de l'apprentissage automatique
Lors de la dernière session de la journée de modélisation prédictive de JMP On Air, le directeur de la recherche et du développement de JMP, Chris Gotwalt, nous donne ses conseils d'apprentissage automatique et nous montre comment il construit des modèles réussis dans JMP. Après un bref aperçu qui compare la modélisation classique à la modélisation d'apprentissage automatique, Chris explique comment il configure les données pour une modélisation réussie, comment il utilise les visualisations pour identifier les bons modèles et diagnostiquer les problèmes, et comment utiliser le `` Truc de partition '' pour résoudre la classification des événements rares problèmes.
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@ chris_gotwalt1 |
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@julien |
