了解 JMP Pro 16 引入的新模型篩選功能如何幫助您從一個啟動窗口運行多個預測建模平台並彙總摘要並比較不同方法的擬合度。
模型篩選的工作是嘗試所有不同的建模技術並提供摘要以幫助分析師選擇最佳模型。這為分析師節省了大量的時間和工作量，否則他們必須單獨使用每種建模技術。 這些功能可在 Mac 和 Windows 上使用。查看您選擇的操作系統的演示。
Windows 演示：
Mac 演示：
下載這些視頻中使用的數據集：
在本視頻中，學習如何使用模型篩選= 頂部菜單：分析 -> 預測建模 -> 模型篩選
自動運行分類變量和連續變量的所有預測模型，包括：
- 廣義回歸（最大似然、懲罰回歸技術包括嶺回歸、彈性網絡建模和 Lasso 等）
- 決策樹（分區）
- 引導森林
- 提升樹
- K 最近鄰
- 神經網絡模型
- 支持向量機
- 判別分析
- 最小二乘法（普通最小二乘建模）
- 逐步建模
- 邏輯回歸
- 樸素貝葉斯
- 偏最小二乘法
- XGBoost（必須安裝此插件啟用此方法）
提供各種類型交叉驗證的選項。
建模選項：
- 線性模型
- 雙向交互
- 二次方程
- 信息缺失
- 交互式調整分類結果的決策閾值
Specify Response, Predictors and Choose Validation Method to Screen ModelsSpecify Response, Predictors and Choose Validation Method to Screen Models指定響應、預測變量並選擇驗證方法來篩選模型
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