你好
我希望在這個充滿不確定性的時代，每個人都過得不錯
這是我的第一個應用程序嘗試使用JMP和Python之間的連接來處理沒有JMP Pro的複雜機器學習算法。
該應用程序的目的是啟動一個用jsl編碼的圖形用戶界面，並將該界面與“ XGBoost”機器學習API相連。
我已經實現了對3種類型的驗證方案進行工作的可能性：保持/交叉驗證/網格搜索。回歸和分類都基於很少的目標和經典指標進行開發
培訓結束時，會在報告/驗證集或均值/標准開發者上提供帶有指標值的報告，以進行交叉驗證。在進行網格搜索訓練的情況下，將為報告提供最佳的超參數結果。也可以導出python模型以預測新數據，而無需再次訓練模型（但應在python環境中完成）
我希望它對所有人都適用，我不是專業的軟件工程師，並且該應用程序主要是在深夜會議中開發的，但是在所有經過測試的配置下，該計算機上的設置似乎都可以：
脾氣暴躁的1.18.1
熊貓1.0.0
Scikitlearn 0.22.1
XGBoost 0.90
和JMP 15.1（英語，我沒有其他語言的支票…）
然後，在使用該應用之前，您應該檢查JMP是否可以使用Python處理該鏈接。實際上，將Python連接到JMP並不是很簡單，我建議您在遇到問題時聯繫JMP的支持，因為從我的角度來看，這種集成對於用戶來說是一場噩夢（在我的情況下，很多JMP崩潰而沒有任何警告或錯誤消息，直到我成功使它工作）
