了解 JMP Pro 16 引入的新模型筛选功能如何帮助您从一个启动窗口运行多个预测建模平台并汇总摘要并比较不同方法的拟合度。
模型筛选的工作是尝试所有不同的建模技术并提供摘要以帮助分析师选择最佳模型。这为分析师节省了大量的时间和工作量，否则他们必须单独使用每种建模技术。 这些功能可在 Mac 和 Windows 上使用。查看您选择的操作系统的演示。
Windows 演示：
Mac 演示：
下载这些视频中使用的数据集：
在本视频中，了解如何使用模型筛选= 顶部菜单：分析 -> 预测建模 -> 模型筛选
自动运行分类变量和连续变量的所有预测模型，包括：
- 广义回归（最大似然、惩罚回归技术包括岭回归、弹性网络建模和 Lasso 等）
- 决策树（分区）
- 引导森林
- 提升树
- K 最近邻
- 神经网络模型
- 支持向量机
- 判别分析
- 最小二乘法（普通最小二乘建模）
- 逐步建模
- 逻辑回归
- 朴素贝叶斯
- 偏最小二乘法
- XGBoost（必须安装此插件启用此方法）
提供各种类型交叉验证的选项。
建模选项：
- 线性模型
- 双向交互
- 二次方程
- 信息缺失
- 交互式调整分类结果的决策阈值
Specify Response, Predictors and Choose Validation Method to Screen ModelsSpecify Response, Predictors and Choose Validation Method to Screen Models指定响应、预测变量并选择验证方法来筛选模型
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