Table de conception de réglage dans la modélisation prédictiveBonjour,
Je souhaite utiliser la fonction "tuning design table" dans la modélisation prédictive (boosted tree et bootstrap forest).Cette table de conception de réglage ne semble pas être générée par le programme lui-même. Où puis-je trouver une table de réglage à utiliser lorsque j'active la conception de réglage ?
Dans l'attente d'une réponse
Rgd,
Lu
Re : Réglage de la table de conception dans la modélisation prédictiveJ'aime inclure des études qui ont analysé l'effet du réglage des paramètres sur la performance et les mesures d'importance variable dans la modélisation des forêts aléatoires.
Salutations,
Ludo
Re : Réglage de la table de conception dans la modélisation prédictiveJe ne connais aucune valeur maximale. Bien sûr, plus vous montez, plus cela prendra de temps, donc les gens essaient généralement d'équilibrer la complexité avec l'aspect pratique du temps que cela prendra. Assurez-vous que l'arrêt précoce est coché afin que s'il n'y a pas d'amélioration, cet essai particulier soit arrêté tôt plutôt que de se terminer.
Re : Réglage de la table de conception dans la modélisation prédictiveMerci Dan,
Je le vérifie de cette façon.
Connaissez-vous uniquement les directives relatives à la définition de la limite des paramètres pour l'analyse de forêt bootstrap. Ou est-ce un essai et une erreur?
Salutations,
Ludo
Re : Réglage de la table de conception dans la modélisation prédictiveAu lieu de vous concentrer sur le design ou le type de design à utiliser, concentrez-vous sur ce que vous voulez VRAIMENT faire.
Une table de réglage vous permet d'essayer d'adapter la forêt Bootstrap dans de nombreuses conditions différentes pour déterminer quels paramètres semblent être les meilleurs. Lequel de ces paramètres souhaitez-vous modifier ? Selon votre tableau ci-joint, vous cherchiez à modifier six éléments : le nombre d'arbres dans la forêt, le nombre de termes échantillonnés par division, le taux d'échantillonnage Bootstrap, les divisions minimales par arbre, les divisions maximales par arbre et la taille minimale.
Étant donné que vous souhaitez modifier tous ces éléments, quelles sont les plages pour chacun de ces éléments ? Par exemple, nombre d'arbres : le nombre d'arbres par défaut est 100. Peut-être voulez-vous divertir n'importe quoi, de 100 à 200 arbres. Maintenant, voudriez-vous essayer CHAQUE valeur entre 100 et 200 (100, 101, 102, 103, ..., 200), ou peut-être tous les 25 (100, 125, 150, 175, 200) ? Idéalement, il est préférable d'essayer chaque valeur car il n'y a pas de relation harmonieuse entre ces paramètres et les résultats d'ajustement du modèle. Vous pourriez avoir un GRAND modèle à 119 arbres et des modèles horribles à 118 et 120. Malheureusement, essayer chaque valeur prend beaucoup de temps et dépend toujours de la plage des paramètres que vous avez choisis.
Une fois que vous avez réfléchi à ce que vous essayez réellement de faire avec chacun des paramètres, vous pouvez créer votre tableau. Si votre tableau ne comporte que quelques lignes (quelques conditions différentes à essayer), vous pouvez le créer à la main. S'il aura plusieurs conditions (plus que vous ne voulez taper à la main), vous pouvez alors essayer une expérience conçue. Le type de conception que vous choisirez dépendra de ce que vous prévoyez de faire avec ces résultats. C'est là que la connaissance de la conception expérimentale entre en jeu. Quel que soit le type de conception, vous entrez les noms des facteurs comme les noms indiqués dans l'aide de JMP (voir mon premier message). C'est ainsi que JMP sait quelles colonnes correspondent à quels paramètres - les noms de colonne doivent correspondre (à nouveau, reportez-vous à l'aide de JMP). En outre, les plages des facteurs doivent correspondre à des valeurs valides pour chacun des paramètres de réglage. Ainsi, dans l'exemple du nombre d'arbres que j'ai donné plus tôt, j'aurais un facteur nommé Nombre d'arbres avec une plage de 100 à 200. Les valeurs que vous avez actuellement de -1 à 1 ne fonctionneront pas car vous devez avoir des valeurs positives pour tous ces paramètres de réglage. Il n'y a pas de forêt Bootstrap avec -1 arbres.
J'espère que ça aide.
Re : Réglage de la table de conception dans la modélisation prédictiveCher Dan,
Merci pour votre aide. Je me promène dans DOE quelle conception de table je dois utiliser pour créer une table à cet effet. Une suggestion de ce qui fonctionne le mieux?
J'ai généré une table dans DOE en utilisant surface Design. La modification des paramètres provoque des erreurs lors de l'exécution de la fonction "utilisation de la table de conception" dans l'analyse Boosted Forest (voir tableau joint). Lorsque je garde le code de colonne de -1 à 1, il n'y a pas de problème. Ou y a-t-il des limitations dans les réglages des paramètres ? Comment JMP sait-il quelle colonne est utilisée pour les paramètres (par exemple, le nombre d'arbres et le nombre de termes par fractionnement). Est-ce par numéro de colonne ou nom de colonne ?
J'espère que vous pourrez m'aider davantage
Re : Réglage de la table de conception dans la modélisation prédictiveVous devez créer la table de conception de réglage. JMP ne peut pas le faire pour vous car il n'y a aucun moyen pour JMP de connaître les plages des différents paramètres d'ajustement de l'arborescence (combien de couches devez-vous prendre en compte ? Combien de fentes par arbre ? Quelle plage de taux d'apprentissage souhaitez-vous examiner ?)
Vous pouvez certainement simplement créer le tableau et choisir les options que vous souhaitez prendre en compte. Cependant, vous pouvez utiliser une expérience conçue pour créer les réglages de paramètres possibles sur la plage que vous avez spécifiée.
L'approche de l'expérience conçue garantira que vous couvrirez efficacement les plages de paramètres de votre modèle. La seule mise en garde est que les expériences conçues reposent souvent sur l'interpolation pour trouver les meilleurs paramètres. Les paramètres du modèle pour Bootstrap Forest et Boosted Tree ne suivent pas toujours les "fonctions lisses" sur lesquelles s'appuient les expériences conçues pour la modélisation.
Dans l'aide de JMP :
Utilisation Réglage Table Concevoir
Ouvre une fenêtre dans laquelle vous pouvez sélectionner une donnée table contenant des valeurs pour le panneau Forêt réglage paramètres, appelés un réglage motif table . UN réglage motif table a une colonne pour chaque option que vous souhaitez spécifier et a une ou plusieurs lignes qui représentent chacune une seule conception de modèle de forêt Bootstrap. Si une option n'est pas spécifiée dans le réglage motif table, la valeur par défaut est utilisée.
Pour chaque ligne du table, JMP crée un modèle de forêt d'amorçage à l'aide de réglage paramètres spécifiés. Si plus d'un modèle est spécifié dans le réglage motif table, le rapport Model Validation-Set Summaries répertorie la valeur RSquare pour chaque modèle. Le rapport Bootstrap Forest affiche les statistiques d'ajustement pour le modèle avec la plus grande valeur RSquare.
Vous pouvez créer un réglage motif table à l'aide des installations de conception d'expériences. Une forêt d'amorçage réglage motif table peut contenir les colonnes insensibles à la casse suivantes dans n'importe quel ordre :
– Arbres à nombres
– Termes numériques
– Amorçage de portion
– Divisions minimales par arbre
– Divisions maximales par arbre
– Fractionnement de taille minimale
