JMP の「デシジョン ツリー」メニューに XGBoost、LightGBM、CatBoost モデリングを追加ご存知のとおり、データ サイエンティストの多くは、XGBoost、LightGBM、および CatBoost (勾配ブースティング デシジョン ツリー) を使用して、Python を使用して問題を解決しています。
これらのモデリングをディシジョン ツリー メニュー (JMP) にも追加していただけますか?
JMP Script Language (JSL) で提供できれば、それも素晴らしいでしょう。ありがとう。 
参考: https://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decion-tree.pdf
自動化とスクリプト作成Re：JMPの「デシジョンツリー」メニューにXGBoost、LightGBM、CatBoostモデリングを追加素晴らしいアップデートをありがとう！:)
XGboostアドインをテストしましたが、うまく機能します〜！ （付加価値機能に感動！）
ご存知のように、XGboostはレベルごとのツリー成長であり、MSLightGBMはリーフごとのツリー成長です。
JMPがいつか葉の成長方法のオプションを追加できることを願っています。
Re：JMPの「デシジョンツリー」メニューにXGBoost、LightGBM、CatBoostモデリングを追加ファイル交換からXGBoostアドインをダウンロードすると、XGBoostをJMPで利用できるようになります。 Betreff：JMPPro用のXGBoostアドイン
Re：JMPの「デシジョンツリー」メニューにXGBoost、LightGBM、CatBoostモデリングを追加上記のコメントに記載されているように、Extreme GradientBoostingとAdaptiveBoosting（AdaBoost）を追加してください。 これらの2つの方法は、他のほとんどの手法と比較して非常に正確です。
Re: JMPの「決定木」メニューにXGBoost、LightGBM、CatBoostモデリングを追加する - ステータスが「はい、ご期待ください！」に変更されました。@Steve_Kimこれはアドオンとして提供されます
