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Modell-Screening – Neu in JMP Pro 16

Erfahren Sie, wie Ihnen die neuen Modell-Screening-Funktionen, die mit JMP Pro 16 eingeführt wurden, dabei helfen Führen Sie mehrere Vorhersagemodellierungsplattformen über ein Startfenster aus, stellen Sie Zusammenfassungen zusammen und vergleichen Sie Anpassungen der verschiedenen Methoden.

 

Model Screening übernimmt die Aufgabe, alle verschiedenen Modellierungstechniken auszuprobieren und eine Zusammenfassung bereitzustellen, um dem Analysten bei der Auswahl des besten Modells zu helfen.Dies spart dem Analysten viel Zeit und Arbeit, da er 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:

• Datensatz zum Betoneinbruch von UCI
• Pima Indian Diabetes-Datensatz

In diesem Video erfahren Sie, wie Sie es verwenden Model-Screening = Hauptmenü: Analysieren -> Vorhersagemodellierung -> Modellscreening

 

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

• Generalisierte 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 (gewöhnliche Modellierung der kleinsten Quadrate)
• Schrittweise Modellierung
• Logistische Regression
• Naiver Bayes
• Teilweise 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 bewerten, trainieren und optimieren oder trainieren, optimieren und bewerten . Schnittpunkte und Schichtung sind Optionen, wenn Einrichten einer Validierungsspalte.
• Integrierte Optionen für gefaltete Kreuzvalidierung
  • K-fache Kreuzvalidierung
  • Verschachtelte Kreuzvalidierung
  • Wiederholte K-Faltung

Modellierungsoptionen:

• lineare Modelle
• Zwei-Wege-Interaktionen
• Quadrate
• informativ fehlt
• interaktive Anpassung der Entscheidungsschwelle für kategoriale Ergebnisse

 

Specify Response, Predictors and Choose Validation Method to Screen ModelsSpecify Response, Predictors and Choose Validation Method to Screen ModelsGeben Sie Reaktion und Prädiktoren an und wählen Sie die Validierungsmethode zum Screening von Modellen

 

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

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

Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen