Selección de modelos utilizando JMP16 y datos desequilibradosHola
Tengo un conjunto de datos desequilibrados con un resultado de interés de solo el 13 % y muchos predictores. Quiero analizarlo utilizando la plataforma de selección de modelos en el análisis predictivo de JMP 16. En la versión anterior de JMP15, podía utilizar el complemento para datos desequilibrados para buscar la mejor técnica de preprocesamiento para mi conjunto de datos desequilibrados. ¿Cómo puedo realizar esto en el módulo de selección de modelos actual de JMP16.1? ¿Tengo que crear primero una nueva tabla utilizando la técnica de equilibrio del complemento (por ejemplo, SMOTE-Tomek) antes de comenzar el análisis? De hecho, el preprocesamiento de los datos desequilibrados puede mejorar significativamente el rendimiento de las métricas de los modelos (consulte el manuscrito adjunto).
Esperando sugerencias
Lu
Bélgica
Ingeniería de Calidad y ProcesosRe: Cribado de modelos usando 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
