JMP16 및 불균형 데이터를 사용한 모델 스크리닝안녕하세요
관심 결과가 13%에 불과하고 예측 변수가 많은 불균형 데이터 세트가 있습니다. JMP 16의 예측분석에서 Model screening 플랫폼을 이용하여 분석하고자 합니다. JMP15의 이전 버전에서는 불균형 데이터에 Add-inn을 사용하여 불균형 데이터 세트에 대한 최상의 사전 처리 기술을 찾을 수 있었습니다. JMP16.1의 현재 모델 스크리닝 모듈에서 이것을 어떻게 수행합니까? Add-inn 밸런싱을 사용하여 먼저 새 테이블을 생성해야 합니까? 분석을 시작하기 전에 기술(예: SMOTE-Tomek)? 실제로 불균형을 사전 처리 데이터는 모델 메트릭의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다(동봉된 원고 참조)
제안을 기다리고 있습니다
루
벨기에
해석학Re: JMP16 및 불균형 데이터를 사용한 모델 스크리닝안녕,
아직 회신이 없으신 것 같아 유감입니다.
SMOTE 또는 JMP 외부의 기타 전처리 방법에 대해 언급할 수 없습니다. 시도해 볼 가치가 있는 것 같습니다.
JMP Pro에서는 응답 변수로 계층화된 유효성 검사 열을 생성하는 옵션을 살펴보는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 테스트 및 유효성 검사 하위 집합에서 응답 수준이 동일하게 표시됩니다. 그런 다음 JMP Pro 16의 모델 선별에서 이 검증 열을 사용할 수 있습니다.
다음은 빠른 동영상입니다. 유효성 검사 열을 만드는 방법에 대해 설명합니다.
도움이 되는지 알려주세요.
필
