以下で参照されているように、JMPの[分析]> [予測モデリング]> [モデルスクリーニング]の新しいモデルスクリーニングプラットフォームオプションが本当に気に入っています。 https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Model-Screening-in-JMP-Pro-16/bc-p/384039#M4078 。
この例のコンテキストなどで、私にとって特に役立つと思う機能の1つは、JMPの特定のプラットフォーム（[分析]> [モデルの適合]など）で適合モデルを指定する場合の予測プロファイラーと同様のオプションです。誤検知率と誤検知率のさまざまなトレードオフシナリオを効果的に「切り替える」ことができるように、「設定を覚えておいてください」。
誤検知の増加を犠牲にして誤検知を最小限に抑えることに焦点を当てるようにモデルを調整するために、決定しきい値確率のレベル設定を「プロファイル」するオプションは、私が特に興味を持っているシナリオです。品質リスクの観点から（より高い製造スクラップを犠牲にしてエンドユーザーを保護する）、より高い誤警報は許容できます。
これは私が話していることを説明する写真です（YのXの入力設定のさまざまな組み合わせで[設定の記憶]を選択した後、予測プロファイラーの下のフィットモデルプラットフォームから出力される単なるバニラの[設定の記憶]（同じ） Diabetes.jmpサンプルデータセットの例）：
ありがとう！
