JMP '의사결정 트리' 메뉴에 XGBoost, LightGBM 및 CatBoost 모델링 추가아시다시피 많은 데이터 과학자들은 Python을 사용하여 문제를 해결하기 위해 XGBoost, LightGBM 및 CatBoost(그라디언트 부스팅 결정 트리)를 사용합니다.
의사결정트리 메뉴(JMP)에도 이러한 모델링을 추가할 수 있나요?
JSL(JMP Script Language)로 제공할 수 있다면 그것도 좋을 것입니다. 감사합니다. 
참고: https://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf
자동화 및 스크립팅Re : JMP '결정 트리'메뉴에 XGBoost, LightGBM 및 CatBoost 모델링 추가위의 설명에서 언급 한대로 Extreme Gradient Boosting과 Adaptive Boosting (AdaBoost)을 추가하십시오. 이 두 가지 방법은 대부분의 다른 기술에 비해 매우 정확합니다.
제목: JMP '결정 트리' 메뉴에 XGBoost, LightGBM 및 CatBoost 모델링 추가 관련 - 상태 변경: 예, 곧 출시 예정입니다!@스티브_킴 이 기능은 추가 기능으로 제공될 예정입니다.
