モデリング: Lasso ではなく JMP Pro PLS を使用する必要があるのはどのような場合ですか?多くの場合、どちらも試してみる価値があります。 Lasso は、Lasso を含むいくつかのバイアスを含む個々のパラメーター推定値が必要な場合に、関心のある要因に関する情報を提供するのに適しています。ペナルティ付き回帰手法、モデル係数をゼロに向かって縮小することにより、より良いモデルを当てはめようとしますが、結果の推定には偏りがあります。 LASSO は、一般に共線性が問題となる大規模なデータ セットに特に役立ちます。または、設計された実験を含む、ほとんど相関のない小さなデータ セット。 LASSO を使用して、より優れた予測モデルを取得したり、モデルの縮小や将来の研究のために変数を選択したりできます。
問題がある場合は、多数のモデルを作成し、JMP Pro で利用可能なモデル比較を使用してモデルを比較することを検討してください。
予測モデリングと機械学習
