Welche Rolle spielt „Freq“ im Partitionsentscheidungsbaummodell?Bitte konsultieren Sie die Experten: Gibt es Beispiele dafür, wie „Freq“ im Entscheidungsbaummodell von „Partition“ eine Rolle spielt? Ich habe nach dem Skript gesucht und es nicht gefunden. Danke!
Prädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Welche Rolle spielt „Freq“ im Partitionsentscheidungsbaummodell?Danke, markbailey!
Ich würde gerne ein Beispiel für die Häufigkeit in einem Entscheidungsbaummodell sehen. Und wie wirkt sich die Verwendung der Häufigkeit auf das Ergebnis des Entscheidungsbaums aus?Betreff: Welche Rolle spielt „Freq“ im Partitionsentscheidungsbaummodell?Die Häufigkeitsrolle in einer Analyse („Freq“) ist nicht im Sinne von Zeit gemeint: täglich, wöchentlich, monatlich, jährlich. Vielmehr ist es im Sinne der Häufigkeit des Vorkommens gemeint. Es wird eine Zählung der Anzahl der Zeilen mit den gleichen Beobachtungsebenen erwartet. Die Nutzung dieser Rolle ist nicht zwingend erforderlich. Es ist eine Annehmlichkeit.
Hier ist ein Beispiel mit jeder Proteinbeobachtung in einer eigenen Zeile. (Zeile entspricht Beobachtung)
Ich kann die Proteinverteilung mit diesem Startdialog ohne die Freq-Rolle untersuchen.
Ich bekomme diese Plattform.
Aber manchmal liegen die Daten auch als Zusammenfassung vor.
Ich könnte diese kurze Datentabelle (5 Zeilen) manuell erweitern, sodass jeder Proteintyp die richtige Anzahl von Zeilen in einer großen Tabelle (100 Zeilen) hat, aber die Freq-Rolle erledigt das intern für mich.
Das Ergebnis ist das gleiche, weil die Daten gleich sind.
Die Freq-Rolle ist also eine praktische Möglichkeit, JMP wissen zu lassen, dass diese einzelne Zeile eine oder mehrere Beobachtungen darstellt. Es handelt sich nicht um Frequenz im Sinne von Zeit. Es ist kein Gewicht. (Jede Beobachtung hat immer noch ein Gewicht von 1.)
Betreff: Welche Rolle spielt „Freq“ im Partitionsentscheidungsbaummodell?Danke, Dan Obermiller!
Ich muss das Studium in dieser Hinsicht noch verstärken.Betreff: Welche Rolle spielt „Freq“ im Partitionsentscheidungsbaummodell?Obwohl Sie Recht haben, dass die Datumsspalte als Häufigkeit die aktuellsten Daten am stärksten gewichtet, würde ich diesen Ansatz nicht empfehlen. Zunächst einmal sagen Sie JMP, dass Sie VIEL mehr Daten haben, als Sie tatsächlich haben. Dies wirkt sich auf alle berechneten inferenzbasierten Statistiken sowie auf Modellstatistiken wie RSquare, AICc usw. aus. Da Sie außerdem die Anzahl der Sekunden an einem Tag verwenden, gewichten Sie heute 86.400 Beobachtungen mehr als gestern. Ist das die richtige Gewichtung?
Anstatt die Häufigkeit zu verwenden, wie Sie in Ihrem Kommentar gesagt haben (und ich habe es hier getan), möchten Sie meiner Meinung nach eine Spalte für die GEWICHTUNG einzelner Beobachtungen erstellen. Entwickeln Sie ein Gewichtungsschema, das Sie für angemessen halten, erstellen Sie die Spalte, die diese Gewichtungen enthält, und geben Sie diese Spalte im Dialogfeld an. Dies hat den Vorteil, dass angegeben wird, dass bestimmte Beobachtungen wichtiger sind, ohne dass sich die Stichprobengröße ändert. Dadurch bleibt die Gültigkeit der Inferenzstatistik erhalten.
Betreff: Welche Rolle spielt „Freq“ im Partitionsentscheidungsbaummodell?Danke!
Ich verstehe, wie diese Frequenz funktioniert.
Das Datum in meinen Daten ist eine 8-stellige Zahl, die in ein normales Datenformat konvertiert wurde.
Wenn es als Häufigkeit verwendet wird, sollte dies einer Stärkung des Gewichts der neuesten Datumsdaten entsprechen.Betreff: Welche Rolle spielt „Freq“ im Partitionsentscheidungsbaummodell?Da der tatsächliche Wert des Datums die Anzahl der Sekunden seit dem 1. Januar 1904 ist, würde die Verwendung des Datums als Freq-Variable dazu führen, dass jede in das Modell eingegebene Zeile tausendfach dupliziert wird. Wenn Ihr Datumswert das heutige Datum, den 05.08.2020, wäre, würde die Eingabe dieser Zeile um das 3.679.463.839-fache (d. h. 3,6 Milliarden) dupliziert.Betreff: Welche Rolle spielt „Freq“ im Partitionsentscheidungsbaummodell?Ich glaube nicht, dass Sie Ihre Datumsspalte als Häufigkeitsvariable verwenden möchten.
Betreff: Welche Rolle spielt „Freq“ im Partitionsentscheidungsbaummodell?Erstellen Sie ein einfaches Beispiel, um es zu sehen. Ich habe eine kleine Datentabelle mit vier Zeilen erstellt:
Die tatsächlichen Werte spielen keine Rolle für das, was wir hier tun.
Gehen Sie nun zur Partitionsmodellplattform. Geben Sie die Y-Spalte als Y und X als X an. Ignorieren Sie vorerst die Spalte „Freq“. Das sehen Sie, sobald die Plattform startet:
Beachten Sie die Zählung, die ich rot eingekreist habe. Unsere Tabelle hatte vier Zeilen, also ist die Anzahl 4.
Starten Sie nun die Partitionsplattform neu. Klicken Sie auf „Abrufen“, geben Sie dann die Spalte „Freq“ als Freq-Rolle an und klicken Sie auf „OK“.
Das sehen Sie beim Start der Plattform:
Beachten Sie jetzt, dass die Anzahl 40 beträgt. Warum? Weil die Freq-Spalte 10 für jede Zeile enthielt. Dies sagt JMP im Wesentlichen, dass die Datentabelle zwar nur eine Zeile enthält, diese Beobachtung jedoch tatsächlich zehnmal vorkommt. Daher gibt es in diesen vier Datentabellenzeilen 40 Beobachtungen.
Betreff: Welche Rolle spielt „Freq“ im Partitionsentscheidungsbaummodell?Meine Rohdaten sind beispielsweise die täglich generierten Daten mit einer Spalte „Datum“. Im Entscheidungsbaummodell ist das „Datum“ jedoch kein X-Faktor.
Wenn ich die Spalte „Datum“ als „Häufigkeit“-Faktor nehme. Welche Rolle sollte die „Datumshäufigkeit“ an dieser Stelle spielen?Betreff: Welche Rolle spielt „Freq“ im Partitionsentscheidungsbaummodell?Danke, Jim!
„Freq
Eine Spalte, deren numerische Werte jeder Zeile in der Analyse eine Häufigkeit zuweisen.
Ohne konkrete Beispiele kann ich die Funktion von Parametern immer noch nicht verstehen.
Betreff: Welche Rolle spielt „Freq“ im Partitionsentscheidungsbaummodell?Wenn Sie auf das „ Helfen "-Schaltfläche beschreibt jedes der Eingabefelder.Aber grundsätzlich werden die Werte in einer Spalte, die in ein Freq-Auswahlfeld eingefügt wird, verwendet, um die Werte für die Zeile zu replizieren, die verarbeitet wird.Wenn der Wert der Spalte „Häufigkeit“ also 2 wäre, würden die Analysevariablen zweimal auf die Analyse angewendet.
