C'est assez exhaustif!Merci @brady_brady pour cette présentation, j'ai hâte de l'examiner par rapport aux articles les plus récents de la communauté sur ce sujet, tels que: https://community.jmp.com/t5/Tutorials/Deriving-Sentiments-from-Opinions-or-Product-Choices/ta-p/317476 .
À la toute fin dans la dernière vidéo en section traitant du dernier sous-sujet de:
- Enregistrez des clusters ou des classes latentes pour obtenir des prédicteurs catégoriels et enregistrez des vecteurs singuliers pour obtenir des prédicteurs continus
Je pense que ce qui aurait été utile, c'est de parcourir l'exemple du lancement d'un modèle sur les prédicteurs continus (par exemple, vecteurs singuliers ou vecteurs de sujets) et / ou catégoriques (par exemple, classes latentes ou nombres de grappes) vs la réponse «Cible Y».Vous aimez quel genre de modèles vous pourriez utiliser pour cela?PLS?Logistique ordinaire?Neural? (Lesquels sont généralement ceux que les gens utilisent pour ces types de situations?)
Il serait bon de voir et d'absorber (d'apprécier) un exemple de jeu de données où nous avons une variable de réponse Y pratiquement significative et raisonnablement mesurée dans le contexte de ce type de données où il s'agit principalement d'informations textuelles sur X et peut-être un (espérons-le au moins un) réponse Y significative.
salut @PatrickGiuliano .L'un des Brady @brady_brady collègues, Kemal Oflus @kemal_oflus présentera sa version mise à jour de ce sujet lors d'un 10 juin 2021 Mastering JMP à l'aide de JMP 16 Pro.C'est un grand sujet, soKemal visera à répondre aux besoins de base des personnes relativement nouvelles dans l'analyse de texte.Je le copie pour qu'il puisse digérer et éventuellement répondre à vos suggestions, le cas échéant pour un public plus large.
