레벨: 중급
【발표자】
Mia Stephens, JMP Principal Product Manager, SAS Institute Inc.
【발표 개요】
예측 모델링은 대상 결과를 가장 정확하게 예측하는 모델과 그 조합을 찾는 것입니다. 그러나 모든 문제(또는 데이터)가 동일하게 발생하는 것은 아닙니다. 어떤 시나리오에서도 몇 가지 예측 모델을 적용 할 수 있으며 다른 한편으로는 모든 문제를 해결할 수있는 하나의 모델이 존재하지 않습니다. 회귀 모델이 최상의 성능을 발휘할 수도 있고, 수목 모델과 신경망이 최상의 성능을 발휘할 수도 있습니다.
최상의 성능을 발휘하는 모델을 찾을 때 교차 검증을 사용하여 사용 가능한 모든 모델을 한 번에 맞출 수 있습니다. 그런 다음 개별 모델을 데이터 테이블이나 수식 저장소에 저장하고 "모델 비교"를 사용하여 검증 세트의 모델 성능을 비교하고 최적의 모델을 선택할 수 있습니다. JMP Pro 16에 탑재된 새로운 모델 스크리닝 플랫폼으로 이 워크플로우가 효율화되었습니다. 이 발표에서는 모델 스크리닝을 사용하여 적합성, 검증, 비교, 탐색 및 선택을 동시에 수행하고 최적의 예측 모델을 도입하는 방법을 배웁니다.
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