다음에서 참조 된대로 분석> 예측 모델링> 모델 스크리닝에서 JMP의 새로운 모델 스크리닝 플랫폼 옵션이 정말 마음에 듭니다. https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Model-Screening-in-JMP-Pro-16/bc-p/384039#M4078 .
이 예의 맥락에서 또는 다른 맥락에서 나에게 특히 유용 할 것이라고 생각하는 한 가지 기능은 JMP의 특정 플랫폼 (예 : Analyze> Fit Model)에서 피팅 모델을 지정할 때 Prediction Profiler와 유사한 옵션이 될 것입니다. 설정 기억 "을 사용하여 거짓 양성 및 거짓 음성 비율에 대한 서로 다른 절충 시나리오간에 효과적으로 '전환'할 수 있습니다.
오탐을 증가시키는 잠재적 인 비용으로 오탐을 최소화하는 데 초점을 맞추도록 모델을 조정하기 위해 결정 임계 값 확률에 대한 수준 설정을 "프로파일"하는 옵션은 제가 특히 관심이있는 시나리오입니다.품질 위험 관점 (더 높은 제조 스크랩 비용으로 최종 사용자 보호)에서 더 높은 오경보를 허용 할 수 있습니다.
다음은 제가 말하는 것을 보여주는 그림입니다 (Y에서 X의 다양한 입력 설정 조합에서 "Remember Settings"를 선택한 후 Prediction Profiler 아래의 Fit Model Platform에서 출력 된 평범한 "Remember Settings"출력입니다. Diabetes.jmp 샘플 데이터 세트 예) :
감사!
