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Erstellen besserer Vorhersagemodelle mit JMP Pro – Modell-Screening

Erfahren Sie, wie Sie Modelle überprüfen, um das am besten geeignete und beste Modell für Ihre Anforderungen und die Ziele Ihrer Studie oder Ihres Experiments zu finden. Das in JMP Pro 16 eingeführte Model Screening optimiert Ihren Arbeitsablauf, um Ergebnisse mehrerer Modelle gleichzeitig zu erstellen und anzuzeigen. Das Video behandelt nicht den individuellen Aufbau jedes Modelltyps.

 

 

Erfahren Sie, wie Sie:

• Verwenden Sie v Alidierungsoptionen im Model Screening
• Verwenden Sie den Entscheidungsschwellenwert für Klassifizierungsmodelle
• Erstellen Sie Ensemble-Modelle, um Vorhersagen zu verbessern
• Verstehen Sie die in den heutigen Beispielen verwendeten Diabetesdaten
• Bildschirmmodelle für Situationen mit kontinuierlicher Reaktion
• Verwenden Sie die K-Fold-Validierung
• Stellen Sie einen Entscheidungsschwellenwert für binäre Antworten bereit

Ressourcen

• Model-Screening Dokumentation, wo es nützlich ist, Beispiele und Berichte
• Entscheidungsschwellen Bericht für binäre kategoriale Variablen
• Wie benutzt man Ensemble-Modelle

Prädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Erstellen besserer Vorhersagemodelle mit JMP Pro – Modell-Screening

Hallo @andreacoombs1

 

Ich möchte das Modell-Screening-Tool von Analyze Prediticton Modeling verwenden, um mehrere ML-Methoden gleichzeitig mit der XGBoost-Methode zu vergleichen. Ist das in der Model Screening-Plattform möglich oder sollte ich eine separate Analyse mit separaten Kreuzvalidierungsfalten für die XGBoost-Methode durchführen?

 

Grüße,

 

Lu