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エピソード20（2020年5月22日金曜日）

 

 

セグメント	説明文	誰がオンエア
ようこそ	モノローグ	@julian
今日のヒント	プロファイラー 今日の今日のヒント 、ピートとメアリーは、JMPの最も強力なツールの1つである予測プロファイラーを探索します。JMPの予測プロファイラーは、モデルに関する豊富な情報を提供します。予測プロファイラーを使用して統計モデルを理解する方法と、個々の要素の設定を変更したときにモデルがどのように変化するかを示します。おまけのヒント：ピートとメアリーは、他のファクターを操作しているときに特定のファクターをフリーズするための便利な「ロックファクター設定」の使い方を説明します。	@phersh
注目のプログラム	機械学習101 研究統計学者の開発者であるエリザベスクラッセンが、機械学習の紹介でJMPオンエアの予測モデリングデーを開始します。Elizabethによると、機械学習は最新の最新の流行語であり、データに基づいて決定、予測、または分類を行うために使用されるコンピューターアルゴリズムを包含することを意図しています。このプレゼンテーションでは、エリザベスが、教師ありと教師なしの機械学習を含むさまざまなタイプの機械学習アルゴリズムと、精度と解釈可能性のトレードオフの可能性について紹介します。エリザベスは、機械学習の最も影響力のある側面について説明した後、JMPを取り上げて、ソフトウェアが機械学習プラットフォームとしてどれだけうまく機能するかを示します。ネタバレ注意：JMPは機械学習を非常にうまく実行できます。	@eclaassen
注目のプログラム	データの外れ値の調査 SAS分析トレーニングコンサルタントおよびJMP統計トレーナーのLedi Trutnaが、データの外れ値を調査および管理することが重要である理由を説明します。彼女は、これらのデータポイントについて知っておくべきことについて説明します。たとえば、データをクリーンアップするときにそれらを調べる方法と理由、およびJMPを使用してデータポイントを簡単に処理する方法などです。それに沿って、「外れ値の探索」プラットフォームの使用方法についても学習します。これにより、外れ値の定義方法をはるかに正確にすることができます。Lediが外れ値を特定する方法を示した後、彼女はどのようなアクションを実行できるか、特に外れ値を歓迎、拒否、または受け入れる必要があるかどうかについて話し合います。	あずきっく
注目のプログラム	ルースとメアリー-いつどのモデル-予測モデリング このエピソードではいつどのモデル 、システムエンジニアのMary Lovelessが家探しに出かけます。より具体的には、オハイオ州シンシナティでの家探し。メアリーとアカデミックマネージャーのルース・ハンメルは、不動産データを使用して、クイーンシティの住宅の販売価格を予測する方法を決定します。まず、メアリーは、見過ごされがちなステップ、つまり、要約統計を実行してデータに慣れることを忘れないように勧めています。（特に、メアリーはモデルの構築に役立つ欠落データの数、最大値、最小値、平均値などを探しています。）次のメアリーとルースは、さまざまなタイプの予測モデルと、それらの中からどのように選択するかについて教えてくれます自分のデータを操作する。最後に、女性は、JMPの予測プロファイラーがさまざまな機能を簡単に調整して、他の要因に与える影響を示す方法を示します。しかし、私はすべてを与えるつもりはありません。メアリーが最終的に選択する家を見つけるために、調整する必要があります。	@ruthhummel
注目のプログラム	クイックスタート：予測モデル-モデルをすばやく構築するためのヒント-予測モデリング シニア システムエンジニアのKemal Oflusが、モデルをより効果的に構築するための役立つヒントを提供します。このプレゼンテーションでは、Kemalが、データのクリーンアップと視覚化の改善から、ニーズに最適な予測モデリングオプションの特定まで、予測モデリングに関する重要な考慮事項のガイダンスを提供します。また、モデル構築を行う前に、まずデータを視覚化してそこに何があるかを理解することをKemelが推奨する理由も学びます。また、JMPグラフビルダーを使用して、モデルの作成に役立つ、または妨げる可能性のあるデータが隠されているかどうかを確認する方法も示します。	あずきっく
注目のプログラム	機械学習モデリングのヒント JMPオンエアの予測モデリングデーの最後のセッションでは、JMP研究開発部長のChris Gotwaltが機械学習のヒントと、JMPで成功するモデルを構築する方法を紹介します。クリスは、古典的なモデリングと機械学習モデリングを比較する簡単な概要の後に、成功するモデリングのためのデータの設定方法、視覚化を使用して適切なモデルを特定し、問題を診断する方法、および「パーティショントリック」を使用してまれなイベント分類を解決する方法について説明します問題。	あずきっく
閉鎖	最後の5	@julian

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