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Der Monolog |
@julianisch
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| Tipp des Tages |
Der Profiler
In der heutigen Tipp des Tages , Pete und Mary erkunden eines der leistungsstärksten Tools von JMP, den Prediction Profiler. Der Vorhersageprofiler in JMP bietet Ihnen eine Fülle von Informationen zu Ihrem Modell. Sie zeigen Ihnen, wie Sie mit dem Vorhersageprofiler statistische Modelle verstehen und wie er Ihr Modell ändert, wenn Sie die Einstellungen einzelner Faktoren ändern. Bonus-Tipp: Pete und Mary zeigen Ihnen, wie Sie mit den praktischen Einstellungen für Sperrfaktoren einen bestimmten Faktor einfrieren, während Sie andere Faktoren manipulieren.
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@phersh |
| Empfohlenes Programm |
Maschinelles Lernen 101
Die Entwicklerin der Forschungsstatistik, Elizabeth Claassen, eröffnet den Predictive Modeling Day von JMP On Air mit einer Einführung in das maschinelle Lernen. Maschinelles Lernen ist laut Elizabeth das neueste, aktuelle Schlagwort, das die Computeralgorithmen umfassen soll, mit denen Entscheidungen, Vorhersagen oder Klassifizierungen auf der Grundlage von Daten getroffen werden. Während dieser Präsentation stellt Elizabeth die verschiedenen Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen vor - einschließlich überwachtem und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen - und den möglichen Kompromiss zwischen Genauigkeit und Interpretierbarkeit. Nachdem Elizabeth die wichtigsten Aspekte des maschinellen Lernens besprochen hat, ruft sie JMP auf, um Ihnen zu zeigen, wie gut die Software als Plattform für maschinelles Lernen funktioniert. Spoiler Alert: JMP kann sehr gut maschinelles Lernen.
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@eclaassen |
| Empfohlenes Programm |
Ausreißer in Ihren Daten untersuchen
Ledi Trutna, SAS Analytical Training Consultant und JMP Statistical Trainer, erklärt, warum es wichtig ist, Ausreißer in Ihren Daten zu untersuchen und zu verwalten. Sie bespricht, was Sie über diese Datenpunkte wissen müssen, einschließlich wie und warum Sie sie beim Bereinigen Ihrer Daten untersuchen sollten und wie Sie JMP verwenden können, um sie einfach zu handhaben. Auf diese Weise lernen Sie auch, wie Sie die Plattform „Ausreißer erkunden“ verwenden, mit der Sie die Definition von Ausreißern viel präziser gestalten können. Nachdem Ledi Ihnen gezeigt hat, wie Sie Ihre Ausreißer identifizieren können, bespricht sie, welche Maßnahmen Sie ergreifen können, insbesondere, wenn Sie den Ausreißer begrüßen, ablehnen oder aufnehmen sollten.
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@ledi_trutna |
| Empfohlenes Programm |
Ruth und Mary - Welches Modell wann - Predictive Modeling
In dieser Folge von Welches Modell wann? , Systemingenieurin Mary Loveless geht auf Wohnungssuche; genauer gesagt, Hausjagd in Cincinnati, Ohio. Mary und die akademische Leiterin Ruth Hummel verwenden gemeinsam Immobiliendaten, um zu bestimmen, wie ein Verkaufspreis für Häuser in The Queen City vorhergesagt werden kann. Zunächst empfiehlt Mary, einen häufig übersehenen Schritt nicht zu vergessen: Ausführen von Zusammenfassungsstatistiken, um sich mit Ihren Daten vertraut zu machen. (Mary sucht insbesondere nach Dingen wie der Anzahl fehlender Daten, Max, Min und Durchschnittswerte, um ihr Modell zu erstellen.) Als nächstes werden Mary und Ruth uns verschiedene Arten von Vorhersagemodellen erläutern und erläutern, wie sie wann zwischen ihnen auswählen können Arbeiten mit Ihren eigenen Daten. Schließlich zeigen Ihnen die Damen, wie der Prediction Profiler von JMP Ihre verschiedenen Funktionen einfach anpassen kann, um die Auswirkungen auf andere Faktoren zu zeigen. Aber ich werde nicht alles verraten. Sie müssen sich einschalten, um herauszufinden, welches Zuhause Mary letztendlich wählt.
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@ Ruthhummel |
| Empfohlenes Programm |
Schnellstart: Vorhersagemodelle - Tipps und Tricks zum schnellen Erstellen von Modellen - Vorausschauende Modellierung
Sr. Der Systemingenieur Kemal Oflus gibt Ihnen hilfreiche Tipps, wie Sie Ihre Modelle effektiver erstellen können. In dieser Präsentation bietet Kemal Anleitungen zu einer Reihe kritischer Überlegungen zur Vorhersagemodellierung, von der Verbesserung Ihrer Datenbereinigung und -visualisierung bis zur Ermittlung der besten Vorhersagemodellierungsoption für Ihre Anforderungen. Sie erfahren auch, warum Kemel vor dem Erstellen eines Modells empfiehlt, zuerst Ihre Daten zu visualisieren, um besser zu verstehen, was darin enthalten ist. Er zeigt Ihnen auch, wie Sie mit JMP Graph Builder feststellen können, ob in Ihren Daten etwas verborgen ist, das Ihre Modellbildung unterstützen oder behindern könnte.
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@kemal_oflus |
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Tipps zur Modellierung des maschinellen Lernens
In der letzten Sitzung des Predictive Modeling Day von JMP On Air gibt uns der Direktor für JMP-Forschung und -Entwicklung, Chris Gotwalt, seine Tipps zum maschinellen Lernen und zeigt uns, wie er erfolgreiche Modelle in JMP erstellt. Nach einem kurzen Überblick, der die klassische Modellierung mit der Modellierung des maschinellen Lernens vergleicht, erläutert Chris, wie er Daten für eine erfolgreiche Modellierung erstellt, wie er mithilfe von Visualisierungen gute Modelle identifiziert und Probleme diagnostiziert und wie er mithilfe des Partitionstricks die Klassifizierung seltener Ereignisse löst Probleme.
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@ chris_gotwalt1 |
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@julianisch |
