予測モデリングに取り組んでいますか？ さまざまなプラットフォームでモデルを構築し、ハイパーパラメータ空間でモデルを調整する簡単な方法を探していますか？ もしそうなら、このインタラクティブなGUIはあなたのためかもしれません。
このGeneralizedAuto Tuningアドインは、ニューラルネット（NN）、ブーストツリー（BT）、ブートストラップフォレスト（RF）、およびXGBoost（XGB）の4つのJMPモデリングプラットフォームで機能するように設計されています。 アドインの目的は、ハイパーパラメータスペースを検索できるチューニングテーブルを利用して、これらの各プラットフォームのハイパーパラメータスペースを絞り込むのに役立つことです。
アドインは、チューニングテーブルの設定ごとにモデルを実行し、後でユーザーが確認できるように適合の統計を記録します。 このアドインから取得した最適化されたチューニングパラメータを使用して、標準のJMPプラットフォームでフィットを再実行することを強くお勧めします。 その後、ユーザーは、各プラットフォーム内のJMPの組み込みメソッドを使用してモデルのパフォーマンスを監視できます。
次のファイルがダウンロード用に含まれています。
- genat.jmpaddin：JMP用の一般化された自動調整アドインインストーラー
- PowderMetallurgy_mod.jmp：粉末冶金JMPファイルの修正バージョンで、名目、数値、および順序のY列と、Y数値によって階層化された2レベルの検証列（trainおよびvalidate）および3レベルの検証列（train、検証、テスト）もY数値によって階層化されます。 このファイルは練習用です（そして、アドインが期待どおりに機能することを確認してください）。
- NN Tuning.jmp：これはNNプラットフォームのチューニングテーブル形式です
- BT Tuning.jmp：これはBTプラットフォームのチューニングテーブル形式です
- RF Tuning.jmp：これはRF（ブートストラップフォレスト）プラットフォームのチューニングテーブル形式です
- XGB Tuning.jmp：これはXGBoostプラットフォームのチューニングテーブル形式です
アドインをダウンロードしてインストールすると、[アドイン]メニューに[一般化された自動調整]という新しいドロップダウンオプションが表示されます。
アドインを選択すると、データテーブル、チューニングテーブル、およびモデリング方法を選択できる新しいウィンドウが表示されます。 データテーブルは応答列と因子列を含むテーブルですが、チューニングテーブルはモデリング方法に対応する適切なチューニングテーブルです。 [テーブルの選択]ボタンをクリックすると、その目的で使用するテーブルを定義するための選択ウィンドウが表示されます。 デフォルトのモデリング方法はNNです。 [リコール]ボタンを選択すると、モデリング方法が以前に使用されたものに設定されます（初めて実行する場合を除く）。
データとチューニングテーブル、およびモデリング方法を選択した後、[OK]をクリックして、データテーブルの列が選択したロールY、応答にキャストされる次のインターフェイスウィンドウを開きます。 X、ファクター;検証など。このウィンドウでは、（選択したモデリング方法に基づいて）適切な検証方法を選択することもできます。 たとえば、NNプラットフォームは、検証オプションとして、除外された行のホールドバック、ホールドバック、Kfold、および検証列を受け入れることができます。 JMPの各モデリングプラットフォームは、特定の検証オプションのみを受け入れます。
適切な列を役割にキャストし、適切な検証オプションを選択したら、[OK]をクリックします。 これにより、アドインに供給されたデータとチューニングテーブルに基づいてモデリングプロセスが開始されます。 2つの新しいウィンドウがポップアップします。 1つ目は、「Output of」という名前で始まり、その後にチューニングテーブル名、検証方法、および入力データテーブル名が続く出力データテーブルです。 この出力データテーブルには、モデルへのすべての入力パラメーターと、応答列のデータ型（名義、順序、または数値）に応じて、関連するすべての出力統計が含まれます。 ポップアップ表示されるもう1つのウィンドウは、全体的なモデリングの進行状況ウィンドウです。このウィンドウは、チューニングテーブルを使用したプロセス全体の距離を視覚的に示します（チューニングテーブルによっては、数百行または数千行になる場合があります）。
アドインがチューニングテーブルで定義されたすべてのモデリングステップを実行した後、統計をチューニングパラメータと比較できます。 たとえば、トレーニング、検証、テストセットの一般化R2とN_Boostsなどです。または、対象の統計でテーブルを並べ替えることもできます。 その後、ユーザーは、標準のJMPプラットフォームに戻って実行するための最適な設定を決定できます。
アドインを試したのはこれが初めてであり、バグがないわけではありません。 「リコール」ボタンを機能させる方法など、いくつかの関数を調べて、JMPスタッフによって投稿されたいくつかのスクリプトを使用する必要がありました。 試してみてください。アドインにバグが見つかった場合は、お知らせください。できるだけ早く修正します。
アドイン機能に関する注意事項：
アドインは、予想される応答列タイプに関してユーザーからの事前知識を必要とします（たとえば、現在、JMP BTプラットフォームは3つ以上のレベルの名目/順序応答列を取得できません）。 または、一部のプラットフォームでは、トレーニングと検証など、2つのレベルの検証列しか使用できません。 アドインは、JMP Pro v15.0以降とのみ互換性があります（2層のNNおよびXGBプラットフォームのため）。
さらに、チューニングテーブル（チューニングテーブルを含む）からモデリングルーチンに供給される特定の列があります。 チューニングテーブルのさまざまな「実行」の値は、手動で入力するか、JMPのDOEプラットフォームを使用して生成できます。 DOEプラットフォームを使用している場合、チューニング列が一定の場合、DOEプラットフォームはそれをチューニングテーブルに含めないことに注意してください。 その結果、アドインがモデリングステップを開始すると、最終的な調整テーブルに手動で入力されない限り、調整パラメーターのデフォルト値が使用されます。
ご覧いただきありがとうございます。
幸運を！、
DS
