Niveau : Intermédiaire
【Présentateur】
Mia Stephens, chef de produit principal JMP, SAS Institute Inc.
[Résumé de l'annonce]
La modélisation prédictive consiste à trouver le modèle ou la combinaison qui prédit le plus précisément le résultat d'intérêt. Cependant, tous les problèmes (ou données) ne se produisent pas de la même manière. Vous pouvez adapter plusieurs modèles prédictifs dans n'importe quel scénario, et d'un autre côté, il n'y a pas un modèle qui puisse résoudre tous les problèmes. Les modèles de régression peuvent être les plus performants, tandis que les modèles arborescents et les réseaux de neurones peuvent être les plus performants.
Lorsque vous recherchez le modèle le plus performant, vous pouvez utiliser la validation croisée pour s'adapter à tous les modèles disponibles à la fois. Vous pouvez ensuite enregistrer les modèles individuels dans une table de données ou un dépôt de formules et utiliser la comparaison de modèles pour comparer les performances des modèles dans l'ensemble de validation et sélectionner le meilleur modèle. La nouvelle plate-forme de sélection de modèles incluse dans JMP Pro 16 a rationalisé ce flux de travail. Dans cette présentation, vous apprendrez à utiliser le filtrage de modèle pour effectuer simultanément l'ajustement, la validation, la comparaison, l'exploration et la sélection afin d'introduire un modèle prédictif optimal.
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