Cribado de modelos utilizando JMP16 y datos desequilibradosHola
Tengo un conjunto de datos desequilibrado con el resultado de interés de solo el 13% y muchos predictores. Quiero analizarlo utilizando la plataforma de cribado de modelos en el análisis predictivo de JMP 16. En la versión anterior de JMP15, pude usar el complemento para datos desequilibrados para buscar la mejor técnica de preprocesamiento para mi conjunto de datos desequilibrado. ¿Cómo realizo esto en el módulo de cribado del modelo actual de JMP16.1? ¿Primero tengo que crear una nueva tabla usando el balance de complementos? técnica (por ejemplo, SMOTE-Tomek) antes de iniciar el análisis? De hecho, preprocesando su desequilibrio los datos pueden mejorar significativamente el rendimiento de las métricas de sus modelos (consulte el manuscrito adjunto)
Esperando sugerencias
Lu
Bélgica
AnalíticaRe: Cribado de modelos utilizando JMP16 y datos desequilibradosHola,
Lamento ver que aún no ha recibido una respuesta.
No puedo comentar sobre SMOTE u otros métodos de preprocesamiento fuera de JMP. Yo diría que parece que podría valer la pena intentarlo.
En JMP Pro, le recomendaría que mirara la opción de crear una columna de validación estratificada por su variable de respuesta. Esto garantiza que los niveles de respuesta estén igualmente representados en sus subconjuntos de prueba y validación. Luego puede usar esta columna de validación en Model Screening en JMP Pro 16.
Aquí hay un video rápido sobre cómo crear la columna de validación.
Déjame saber si eso ayuda,
phil
