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Modellscreening – Neu in JMP Pro 16

Sehen Sie, wie Ihnen die neuen, mit JMP Pro 16 eingeführten Modell-Screening-Funktionen helfen Führen Sie mehrere Vorhersagemodellierungsplattformen von einem Startfenster aus aus, stellen Sie Zusammenfassungen zusammen und vergleichen Sie Anpassungen aus den verschiedenen Methoden.

 

Beim Model Screening werden die verschiedenen Modellierungstechniken ausprobiert und eine Zusammenfassung bereitgestellt, um dem Analysten bei der Auswahl des besten Modells zu helfen.Dies spart viel Zeit und Arbeit für den Analytiker, der sonst mit jeder Modellierungstechnik einzeln arbeiten müsste. Die Funktionen sind auf Mac und Windows verfügbar.Sehen Sie sich die Demo für das Betriebssystem Ihrer Wahl an.

 

Windows-Demo:

 

Mac-Demo:

 

 

 

Laden Sie die in diesen Videos verwendeten Datensätze herunter:

• Konkreter Einbruch-Datensatz von UCI
• Pima Indischer Diabetes-Datensatz

In diesem Video erfahren Sie, wie Sie es verwenden Modell-Screening = oberes Menü: Analysieren -> Vorhersagemodellierung -> Modellscreening

 

Führen Sie automatisch alle Vorhersagemodelle sowohl für kategoriale als auch für kontinuierliche Variablen aus, einschließlich:

• Verallgemeinerte Regression (Maximale Wahrscheinlichkeit, bestrafte Regressionstechniken einschließlich Ridge-Regression, Elastic Net-Modellierung und Lasso und andere )
• Entscheidungsbaum (Partition)
• Bootstrap-Wald
• Gestärkter Baum
• K Nächste Nachbarn
• Neuronale Netzmodelle
• Support-Vektor-Maschinen
• Diskriminanzanalyse
• Kleinste Quadrate (normale Kleinste-Quadrate-Modellierung)
• Schrittweise Modellierung
• Logistische Regression
• Naive Bayes
• Partielle kleinste Quadrate
• XGBoost ( Dieses Add-in muss installiert sein um diese Methode zu aktivieren)

 

Bietet Optionen für verschiedene Arten der Kreuzvalidierung.

• Validierungsspalte mit Trainieren und auswerten, Trainieren und abstimmen oder Trainieren, abstimmen und auswerten . Cutpoints und Schichtung sind Optionen, wenn Einrichten einer Validierungsspalte.
• Eingebaute Optionen für gefaltete Kreuzvalidierung
  • K-fache Kreuzvalidierung
  • Verschachtelte Kreuzvalidierung
  • Wiederholte K-Faltung

Modellierungsoptionen:

• lineare Modelle
• Wechselwirkungen in zwei Richtungen
• Quadratik
• informativ fehlt
• interaktive Anpassung der Entscheidungsschwelle für kategoriale Ergebnisse

 

Specify Response, Predictors and Choose Validation Method to Screen ModelsGeben Sie Antwort, Prädiktoren an und wählen Sie eine Validierungsmethode, um Modelle zu screenen

 

Ressourcen, um mehr zu erfahren – ausführliches Video in voller Länge

• Mastering von JMP-Videos und -Material s: Erstellen besserer Vorhersagemodelle mit JMP Pro – Modell-Screening

Vorhersagemodellierung und maschinelles Lernen