Nivel: intermedio
【Presentador】
Mia Stephens, directora principal de productos de JMP, SAS Institute Inc.
[Resumen del anuncio]
El modelado predictivo consiste en encontrar el modelo o la combinación que predice con mayor precisión el resultado de interés. Sin embargo, no todos los problemas (o datos) ocurren de la misma manera. Puede ajustar varios modelos predictivos en cualquier escenario y, por otro lado, no existe un modelo que pueda resolver todos los problemas. Los modelos de regresión pueden funcionar mejor, mientras que los modelos de árbol y las redes neuronales pueden funcionar mejor.
Cuando busque el modelo de mejor rendimiento, puede utilizar la validación cruzada para adaptarse a todos los modelos disponibles a la vez. A continuación, puede guardar los modelos individuales en una tabla de datos o un depósito de fórmulas y utilizar la Comparación de modelos para comparar el rendimiento de los modelos en el conjunto de validación y seleccionar el mejor modelo. La nueva plataforma de detección de modelos incluida en JMP Pro 16 ha simplificado este flujo de trabajo. En esta presentación, aprenderá a utilizar el cribado de modelos para realizar simultáneamente el ajuste, la validación, la comparación, la exploración y la selección para presentar un modelo predictivo óptimo.
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