안녕,
아래 예제 플롯에 표시된대로 이변 량 응답을 구별 할 수있는 매개 변수 식별을 자동화하기위한 접근 방식에 대한 입력을 얻는 것이 좋습니다. 데이터 세트에는 ~ 20k 숫자 연속 열과 하나의 문자 응답 열이 있습니다. 응답 열에는 문자 A 또는 B의 항목이 있습니다.
목표는 범주 B를 식별하지 않고 범주 B를 많이 식별 할 수있는 매개 변수를 식별하는 것입니다.
나는 시각적으로 카테고리 A를 식별하지 않고 카테고리 B의 대부분을 식별 할 수있는 2 개의 특정 매개 변수를 식별했습니다. 선형 선으로 구분할 수 있습니다. 범주 B가 두 매개 변수 각각에 대해 개별적으로 범주 A의 분포 내에 있기 때문에 파티션이 제대로 작동하지 않습니다.
이 식별을 자동화하기 위해 jmp / jsl에서 가장 좋은 접근 방법은 무엇입니까?
시간과 도움에 감사드립니다. - 씨
동봉 된 스크립트를 참조하십시오.
연속 x와 이변 량 응답이있는 테이블을 생성합니다.
시각화 및 모델링을위한 몇 가지 스크립트가 있습니다.
반응 스크리닝을 시도하고 관련 변수를 찾기 위해 모델 적합을 시도 할 수 있습니다.
20K 열이 많기 때문에 연속 x에 대한 PCA는 옵션이 될 것입니다 (변수 감소 기술).
이 예에서는 모든 x가 독립적이기 때문에 결과가 없습니다 (무작위 정규).
Names Default To Here( 1 );
cdt = New Table( "data", New Column( "response", Character ) );
cdt << add rows( 100 );
For( i = 1, i <= 10, i++,
cdt << New Column( "col" || Char( i ), Continuous, set each value( Random Normal( i, 1 ) ) )
);
cdt:response << set formula( If( :col5 < 4 & :col6 < 5, "B", "A" ) );
cdt <<
Add Properties to Table(
{New Script(
"col6 vs. col5",
Graph Builder(
Variables( X( :col5 ), Y( :col6 ), Overlay( :response ) ),
Elements( Points( X, Y, Legend( 13 ) ), Smoother( X, Y, Legend( 14 ) ) )
)
), New Script(
"Scatterplot Matrix",
Scatterplot Matrix(
Y(
:response,
:col1,
:col2,
:col3,
:col4,
:col5,
:col6,
:col7,
:col8,
:col9,
:col10
),
Matrix Format( "Lower Triangular" )
)
), New Script(
"Response Screening of response",
Response Screening(
Y( :response ),
X(
:col1,
:col2,
:col3,
:col4,
:col5,
:col6,
:col7,
:col8,
:col9,
:col10
)
)
), New Script(
"Fit Nominal Logistic",
Fit Model(
Y( :response ),
Effects(
:col1,
:col2,
:col3,
:col4,
:col5,
:col6,
:col7,
:col8,
:col9,
:col10
),
Personality( "Nominal Logistic" ),
Run( Likelihood Ratio Tests( 1 ), Wald Tests( 0 ) )
)
), New Script(
"Principal Components",
Principal Components(
Y(
:col1,
:col2,
:col3,
:col4,
:col5,
:col6,
:col7,
:col8,
:col9,
:col10
),
Estimation Method( "Default" ),
"on Correlations"
)
)}
);또한 예측 자 스크리닝 및 판별 분석은 원하는 것을 정확하게 제공 할 수 있습니다.
데이터가 많으면 먼저 작은 세트로 시작하여 다른 방법을 테스트하는 것이 좋습니다.
카테고리를 미리 알고 있습니까? 아니면 산점도를 기반으로 식별 했습니까?
2 차원 공간에서 두 군집을 구별하는 방법을 찾고 있습니까?
