JMP Pro を使用したより優れた予測モデルの構築 - モデル スクリーニングモデルをスクリーニングして、研究や実験のニーズや目標に最も適した最適なモデルを見つける方法をご覧ください。 JMP Pro 16 で導入されたモデル スクリーニングは、ワークフローを合理化し、複数のモデルの結果を一度に構築して表示します。 このビデオでは、各タイプのモデルの個別の構築については説明しません。
方法を参照してください:
- v を使用しますモデルスクリーニングの検証オプション
- 分類モデルに決定しきい値を使用する
- アンサンブル モデルを構築して予測を改善する
- 今日の例で使用されている糖尿病データを理解する
- 継続的な応答が必要な状況のスクリーニング モデル
- K-Fold 検証を使用する
- バイナリ応答の決定しきい値を展開する
リソース
予測モデリングと機械学習Re: JMP Pro を使用したより良い予測モデルの構築 - モデル スクリーニングこんにちは@andreacoombs1
Analyze Prediticton Modeling のモデル スクリーニング ツールを使用して、複数の ML メソッドと XGBoost メソッドを同時に比較したいと考えています。 それはモデル スクリーニング プラットフォームで可能ですか、それとも XGBoost メソッドの個別の相互検証フォールドを使用して厳密な分析を実行する必要がありますか?
よろしく、
ルー
