Re: Minería de datos y modelado predictivo@Jeff_Perkinson Lo veo ahora, gracias Jeff & Gail
Re: Minería de datos y modelado predictivo@juan_k , el video está incrustado en la publicación anterior. ¿No eres capaz de verlo?
Re: Minería de datos y modelado predictivo@Jason_Wiggins Hola Jason, excelente tema, no vi el video de la sesión aquí. @gail_massari ¿Puedes señalar el video de la presentación de Jason, por favor?
Minería de datos y modelado predictivo
Vea cómo:
- Comprenda el ejemplo de rendimiento de fabricación utilizado en la demostración.
- encontrar patrones
- Utilice Distribución para examinar la relación entre variables y entre variables y respuesta.
- Use Graph Builder para examinar todas las variables, use íconos de arrastrar y soltar para ajustar líneas a los datos, active estadísticas como R cuadrado, cambie el tipo de ajuste de forma interactiva y agregue color para resaltar hallazgos clave para otros
- Realizar modelado exploratorio.
- Utilice el análisis multivariado para ver si existe correlación entre las variables.
- Examine la matriz de diagrama de dispersión y utilice la detección de predictores para encontrar relaciones significativas
- Implemente el modelado predictivo JMP Pro para manejar respuestas anormales y descubrir posibles sobreajustes.
- Utilice la regresión generalizada para crear un modelo y segmentar aleatoriamente los datos en 3 conjuntos: el conjunto de entrenamiento estima los parámetros del modelo, el conjunto de validación evalúa la capacidad predictiva del modelo mejorando o empeorando a medida que se agregan términos, el conjunto de prueba se deja fuera de la construcción del modelo y proporciona el resultado final. evaluación independiente de la capacidad predictiva del modelo
- Elija el enfoque de distribución
- Cree de forma interactiva una columna de Validación para la validación cruzada para evitar sobreajustar el modelo (sobreestimar la capacidad predictiva)
- Pantalla para múltiples modelos (nueva en JMP Pro 16)
- Utilice Bootstrap Forest y Boosted Trees (árboles de decisión)
- Construya un modelo de red neuronal con 2 capas y suficientes nodos para describir la relación
- Refine y reconstruya iterativamente los mejores modelos candidatos para mejorar la previsibilidad
- Guarde los algoritmos del modelo (códigos de puntuación) en la tabla de datos
Nota: Las preguntas y respuestas comienzan ~ Hora 38:00.
El JMP Journal incluye diapositivas de PowerPoint, que también se adjuntan como un archivo .pptx.Si está interesado en agregar PowerPoint a sus JMP Journals como diapositivas, estas son las instrucciones: Para obtener diapositivas en el diario:
- Instalar Brady Brady's Complemento Journal Text Sledgehammer .
- Generar presentación de PowerPoint
- Guardar como .png (u otro formato gráfico)
- Abra JMP y seleccione Journal Text Sledgehammer en el menú de complementos.
- Haga clic en la pestaña de Utilidades
- Haga clic en Diapositivas para escribir un diario
- Seleccione la carpeta con todas las diapositivas que se generó automáticamente en el punto 3 anterior
- Elija el formato (p. ej., ancho)
- Guardar diario
Recursos
¿Preguntas para el presentador?Agregue un comentario y mencione a Jason Higgins usando @Jason_Wiggins .
¿Comentarios sobre el valor de las preguntas al final?Añadir comentario para @gail_massari .
Modelado predictivo y aprendizaje automático
