JMP Pro 16에 도입된 새로운 모델 스크리닝 기능을 통해 어떻게 하나의 시작 창에서 여러 예측 모델링 플랫폼을 실행하고 요약을 수집하고 다양한 방법의 적합성을 비교합니다.
모델 스크리닝은 다양한 모델링 기술을 모두 시도하고 분석가가 최상의 모델을 선택하는 데 도움이 되는 요약을 제공하는 작업을 수행합니다.이렇게 하면 각 모델링 기술을 개별적으로 다루어야 하는 분석가의 시간과 작업을 크게 절약할 수 있습니다. 이 기능은 Mac 및 Windows에서 사용할 수 있습니다.선택한 운영 체제에 대한 데모를 보십시오.
윈도우 데모:
맥 데모:
다음 동영상에 사용된 데이터세트를 다운로드합니다.
이 비디오에서 사용 방법을 배우십시오. 모델 스크리닝 = 상단 메뉴: 분석 -> 예측 모델링 -> 모델 스크리닝
다음을 포함하여 범주형 및 연속형 변수에 대해 모든 예측 모델을 자동으로 실행합니다.
- 일반화 회귀 (최대 우도, 불이익 회귀 기법 포함 Ridge 회귀, Elastic Net 모델링, Lasso 등 )
- 의사 결정 트리(파티션)
- 부트스트랩 포레스트
- 부스티드 트리
- K 최근접 이웃
- 신경망 모델
- 서포트 벡터 머신
- 판별 분석
- 최소 제곱(일반적인 최소 제곱 모델링)
- 단계별 모델링
- 로지스틱 회귀
- 나이브 베이즈
- 부분 최소제곱
- XGBoost( 이 추가 기능을 설치해야 합니다 이 방법을 활성화하려면)
다양한 유형의 교차 검증에 대한 옵션을 제공합니다.
모델링 옵션:
- 선형 모델
- 양방향 상호 작용
- 이차
- 정보 누락
- 범주별 결과에 대한 결정 임계값의 대화형 조정
Specify Response, Predictors and Choose Validation Method to Screen ModelsSpecify Response, Predictors and Choose Validation Method to Screen Models반응, 예측 변수를 지정하고 검증 방법을 선택하여 모델을 선별합니다.
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