您是否从事预测建模？ 您是否正在跨不同平台构建模型，并且正在寻找一种更简便的方法来在超参数空间中调整模型？ 如果是这样，那么此交互式GUI可能适合您。
该通用自动调整插件旨在跨四个JMP建模平台工作：神经网络（NN），增强树（BT），引导森林（RF）和XGBoost（XGB）。 外接程序的目的是通过利用可以搜索超参数空间的调整表来帮助缩小每个平台的超参数空间。
加载项为调整表的每个设置运行一个模型，并记录拟合的统计信息，以供用户以后查看。 强烈建议使用从此加载项获得的优化调整参数，重新运行与标准JMP平台的拟合。 然后，用户可以使用每个平台内JMP的内置方法监视模型性能。
包括以下文件供下载：
- genat.jmpaddin：JMP的通用自动调整加载项安装程序
- PowderMetallurgy_mod.jmp：粉末冶金JMP文件的修改版本，其中包含标称，数值和有序Y列以及由Y数值分层的两级验证列（训练和验证）和三级验证列（训练，验证，测试）也由Y Numeric分层。 此文件将用作练习（并检查加载项是否按预期工作）。
- NN Tuning.jmp：这是NN平台的调整表格式
- BT Tuning.jmp：这是BT平台的调整表格式
- RF Tuning.jmp：这是RF（Bootstrap Forest）平台的调谐表格式
- XGB Tuning.jmp：这是XGBoost平台的调整表格式
下载并安装了外接程序后，外接程序菜单中将出现一个新的下拉选项，称为“通用自动调整”。
选择加载项将弹出一个新窗口，可以在其中选择数据表，调整表和建模方法。 数据表是包含响应和因子列的表，而调整表是与建模方法相对应的适当调整表。 单击选择表按钮将弹出一个选择窗口，以定义将用于此目的的表。 默认的建模方法是NN。 选择“调用”按钮会将“建模方法”设置为以前使用的方法（第一次运行时除外）。
选择数据和调整表以及建模方法后，单击“确定”以打开下一个界面窗口，在该窗口中，数据表中的列将被转换为所选角色Y，响应； X，因子；验证等。此窗口还允许选择适当的验证方法（基于所选的建模方法）。 例如，NN平台可以接受排除的行保留，保留，Kfold和验证列作为验证选项。 JMP中的每个建模平台将仅接受某些验证选项。
将适当的列转换为它们的角色，并选择适当的验证选项后，单击“确定”。 这将基于提供给外接程序的数据和调整表开始建模过程。 将弹出两个新窗口。 第一个是输出数据表，名称以“ Output of”开头，后跟调整表名称，验证方法和输入数据表名称。 此输出数据表将包含模型的所有输入参数以及所有相关的输出统计信息，具体取决于“响应”列的数据类型：标称，序数或数字。 弹出的另一个窗口是“总体建模进度”窗口，该窗口直观地显示了整个过程与调整表的距离（根据调整表的不同，可能有数百行或数千行）。
加载项执行了调整表中定义的所有建模步骤后，可以将统计信息与调整参数进行比较。 例如，用于训练，验证和测试集的Generalized R2与N_Boosts等。或者，该表可以按关注的统计信息排序。 然后，用户可以确定最佳设置，以便在标准JMP平台中返回并运行。
这是我第一次尝试使用外接程序，但绝不是没有错误的。 我确实必须查找一些功能并使用了JMP Staff发布的一些脚本，例如如何使“调用”按钮起作用。 请尝试一下，如果您在加载项中发现错误，请告知我们，我将尽快修复。
有关外接程序功能的一些注意事项：
该外接程序确实需要用户提供有关预期响应列类型的先验知识（例如，目前，JMP BT平台不能采用两个以上级别的标称/普通响应列）。 或者，某些平台只能使用具有两个级别的验证列，例如培训和验证。 该加载项仅与JMP Pro v15.0及更高版本兼容（由于具有两层NN和XGB平台）。
此外，还有特定的列从调整表（包括调整表）馈送到建模例程。 可以手动输入调整表的不同“运行”的值，也可以使用JMP中的DOE平台生成这些值。 请注意，如果使用DOE平台，则当调整列为常数时，DOE平台不会将其包含在调整表中。 结果，当外接程序开始建模步骤时，它将使用默认值作为调整参数，除非手动将其输入到最终调整表中。
感谢您查看并尝试。
祝好运！，
DS
