모델링: 올가미 대신 JMP Pro PLS를 사용해야 하는 경우는 언제입니까?많은 상황에서 둘 다 시도해 볼 가치가 있습니다. Lasso는 일부 바이어스가 포함된 개별 매개변수 추정치가 필요할 때 관심 요인에 대한 정보를 제공하는 데 능숙합니다. 불이익 회귀 기법 , 모델 계수를 0으로 축소하여 더 나은 모델에 맞추려고 시도하고 결과 추정치는 편향됩니다. 올가미는 일반적으로 공선성이 문제가 되고 f가 큰 데이터 세트에 특히 유용합니다. 또는 설계된 실험을 포함하여 상관관계가 거의 없는 작은 데이터 세트. Lasso는 더 나은 예측 모델을 얻거나 모델 축소 또는 향후 연구를 위한 변수를 선택하는 데 사용할 수 있습니다.
질문이 있는 경우 여러 모델을 만들고 JMP Pro에서 사용할 수 있는 모델 비교를 사용하여 모델을 비교하는 것이 좋습니다.
예측 모델링 및 기계 학습
