模型筛选平台：“决策阈值分析器”下的“记住设置”选项我非常喜欢JMP中“分析”>“预测性建模”>“模型筛选”下的新“模型筛选”平台选项，如以下参考所示： https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Model-Screening-in-JMP-Pro-16/bc-p/384039#M4078 。
我认为一个对我特别有用的功能-在此示例的上下文中-在我在JMP的某些平台（例如Analyze> Fit Model）中指定拟合模型时，将类似于Prediction Profiler的选项-记住设置”，这样我就可以有效地在不同的权衡方案之间“切换”，以实现误报率和误报率。
我特别感兴趣的方案是选择“分析”决策阈值概率上的级别设置，以便调整模型以最大程度地减少假阴性，而以增加假阳性的潜在代价为重点。从质量风险的角度（以更高的制造废料为代价保护最终用户），可以容忍更高的错误警报。
这是一张图片，它说明了我在说什么（只是在Y的X的输入设置的各种组合中选择了“记住设置”之后，在预测分析器下从Fit Model Platform的普通模型“记住设置”输出，相同糖尿病样本数据集示例）：
谢谢！
其他统计与分析回复：模型筛选平台：决策阈值分析器下的“记住设置”选项我希望澄清这一愿望：您是否希望将相同的阈值概率应用于所有模型，还是要为每个模型记住和比较某个“最佳”阈值？如果是前者，我认为这是一个坏主意。概率分布在各个模型中差异很大，因此可能为不同的模型选择不同的阈值。如果是后者，那么我不确定如何实现（但是我喜欢这个想法）。它不能是自动的，例如将错误否定最小化，因为那样会简单地将阈值概率设置为0。因此，需要允许您根据如何权衡取舍为每个模型选择不同的阈值-也许这可以与利润矩阵结合使用（尽管我发现很难使用利润矩阵）。
有一个简单的滑块可以更改所有模型的阈值并显示混淆矩阵，这对我来说不是很有用。 我认为这会给相对模型性能带来错觉-我真的不在乎一个模型是否要求阈值0.15，另一个模型是否要求阈值0.30-我关心的是如何使用每个模型进行预测。
