JMP16 및 불균형 데이터를 사용한 모델 스크리닝안녕하세요
관심 있는 결과가 13%에 불과하고 예측 변수가 많은 불균형 데이터 세트가 있습니다. JMP 16의 예측 분석에서 모델 스크리닝 플랫폼을 사용하여 분석하고 싶습니다. 이전 버전의 JMP15에서는 불균형 데이터용 추가 기능을 사용하여 불균형 데이터 세트에 가장 적합한 전처리 기술을 찾을 수 있었습니다. JMP16.1의 현재 모델 스크리닝 모듈에서 이를 어떻게 수행합니까 ? 분석을 시작하기 전에 먼저 추가 기능 밸런싱 기술(예: SMOTE-Tomek)을 사용하여 새 테이블을 만들어야 합니까? 실제로 불균형 데이터를 전처리하면 모델의 메트릭 성능이 크게 향상될 수 있습니다(첨부된 원고 참조)
제안을 기대합니다
루
벨기에
품질 및 공정 엔지니어링Re: JMP16 및 불균형 데이터를 사용한 모델 스크리닝안녕,
아직 회신이 없으신 것 같아 죄송합니다.
SMOTE 또는 JMP 외부의 기타 전처리 방법에 대해 언급할 수 없습니다. 시도해 볼 가치가 있을 것 같습니다.
JMP Pro에서는 응답 변수로 계층화된 유효성 검사 열을 만드는 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
