¡Esto es bastante exhaustivo!Gracias @brady_brady para esta presentación, espero revisar esto en relación con las publicaciones más actuales en la comunidad sobre este tema, tales como: https://community.jmp.com/t5/Tutorials/Deriving-Sentiments-from-Opinions-or-Product-Choices/ta-p/317476 .
Al final del último video seccionado que cubre el último subtema de:
- Guarde clústeres o clases latentes para obtener predictores categóricos y guarde vectores singulares para obtener predictores continuos
Creo que lo que hubiera sido útil es analizar el ejemplo de lanzar un modelo en los predictores continuos (por ejemplo, vectores singulares o tópicos) y / o categóricos (por ejemplo, clases latentes o números de clúster) frente a la respuesta "Y objetivo".¿Qué tipo de modelos podrías usar para esto?PLS?Logística ordinaria?¿Neural? (¿Cuáles son normalmente los que la gente usa para este tipo de situaciones?)
Sería bueno ver y absorber (apreciar) un conjunto de datos de ejemplo donde tenemos una variable de respuesta Y prácticamente significativa y razonablemente medida en el contexto de este tipo de datos donde es principalmente información de texto en X y tal vez uno (con suerte al menos uno) respuesta Y significativa.
Hola @PatricioGiuliano .Uno de los de Brady @brady_brady colegas, Kemal Oflus @kemal_oflus presentará su versión actualizada de este tema en un 10 de junio de 2021 Dominando JMP utilizando JMP 16 Pro.Es un tema importante, por lo que Kemal tendrá como objetivo satisfacer las necesidades básicas de personas relativamente nuevas en el análisis de texto.Lo estoy copiando para que pueda digerir y posiblemente abordar sus sugerencias, si es apropiado para una audiencia más amplia.
