JMP16と不均衡データを使用したモデルスクリーニングこんにちは
関心のある結果がわずか 13% で予測子が多数ある不均衡なデータセットがあります。JMP 16 の予測分析のモデル スクリーニング プラットフォームを使用して、これを分析したいと考えています。以前のバージョンの JMP15 では、不均衡なデータ用のアドインを使用して、不均衡なデータセットに最適な前処理手法を探すことができました。JMP16.1 の現在のモデル スクリーニング モジュールでこれを実行するにはどうすればよいですか? 分析を開始する前に、まずアドインのバランス手法 (例: SMOTE-Tomek) を使用して新しいテーブルを作成する必要がありますか? 実際、不均衡なデータを前処理すると、モデルのメトリックのパフォーマンスが大幅に向上します (添付の原稿を参照)
ご提案をお待ちしております
ルー
ベルギー
品質およびプロセスエンジニアリングRe: JMP16 と不均衡データを使用したモデルのスクリーニングやあ、
まだお返事をいただいていないことをお詫び申し上げます。
SMOTE や JMP 以外の前処理方法についてコメントすることはできません。 試してみる価値はありそうです。
JMP Pro では、応答変数によって階層化された検証列を作成するオプションを検討することをお勧めします。 これにより、応答レベルがテスト サブセットと検証サブセットで等しく表現されるようになります。 この検証列は、JMP Pro 16 のモデル スクリーニングで使用できます。
ここに簡単なビデオがあります検証列の作成方法について。
それが役立つかどうか教えてください。
フィル
