Costruire modelli predittivi per dati spettrali
Usa JMP Pro per costruire un modello empirico sostenibile basato su dati spettrali/lunghezze d'onda.
Guarda come:
- Esamina i dati utilizzando Graph Builder per avere un'idea dell'aspetto dei diversi spettri
- Utilizzare l'analisi multivariata per esaminare tutte le lunghezze d'onda e i coefficienti di correlazione risultanti per confermare la multicolinearità
- Utilizzare i grafici di controllo multivariati basati su modello per esaminare tutte le variabili delle lunghezze d'onda, eseguire il drill in percorsi fuori controllo e identificare quanti componenti principali sono necessari per costruire il modello
- Prendi gli spettri dei campioni desiderati, comprendendo che a questo punto non sono necessarie informazioni sull'output (Y).
- Identifica le dimensioni più importanti negli spettri per riga con i componenti principali funzionali di Functional Data Explorer
- Usa Functional Principal Component Profiler per avere un'idea di come cambiano i tuoi spettri quando cambiano le variabili di interesse
- Salva i punteggi dei componenti principali funzionali nella tabella dei dati da utilizzare nella progettazione sperimentale
- Creare un progetto sperimentale utilizzando i componenti principali funzionali come fattori (covariate)
- Eseguire l'esperimento per raccogliere l'output di interesse
- Modellare i risultati tramite PLS e/o regressione generalizzata (o altri metodi in grado di gestire fattori correlati)
- Determinare la soluzione ottimale globale
- Utilizzare questo modello sostenibile per determinare il risultato per tutti i campioni futuri che verranno analizzati utilizzando lo stesso strumento calibrato
- Utilizzare il grafico del punteggio per esaminare i dati categoriali
Nota: le domande e risposte sono incluse alle ore 24:21, 25:01, 37:01, 37:49, 38:34 e 42:08.
Modellazione predittiva e apprendimento automatico
