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Modélisation d'ensemble dans JMP

 

Découvrez comment créer des modèles d'ensemble (modèles de modèles) dans JMP 16 Pro à l'aide de la plateforme Model Screening.Les modèles d'ensemble sont souvent de meilleurs prédicteurs que les modèles individuels.

 

Ensemble Model Set-Up OptionsEnsemble Model Set-Up OptionsEnsemble Model Set-Up OptionsEnsemble Model Set-Up OptionsEnsemble Model Set-Up OptionsOptions de configuration du modèle d'ensemble

 

1. Construisez plusieurs modèles pour choisir les meilleurs modèles. Analyse>Modèles prédictifs>Criblage de modèles.
   1. Ajoutez des facteurs et une réponse et incluez la colonne Validation.
   2. Choisissez et sélectionnez Méthodes, Options, Consolidation pliée et Options de modélisation.
   3. Cliquez sur OK.
   4. Examinez et comparez les résultats à l'aide des valeurs R-carré dans le rapport Évaluer les méthodes.
   5. Choisissez plusieurs bons modèles pour construire votre modèle d'ensemble.
   6. À partir du triangle rouge, enregistrez les formules rapides pour ajouter les valeurs du modèle à votre table de données.
2. Construire un modèle d'ensemble - Analyser> Modèle prédictif> Choisir un modèle et utiliser les modèles et Y prédit comme facteurs.Incluez également la colonne de validation.
3. Comparez le R-carré du modèle d'ensemble aux R-carrés du modèle individuel.  

Ensemble Model ResultsEnsemble Model ResultsEnsemble Model ResultsEnsemble Model ResultsEnsemble Model ResultsRésultats du modèle d'ensemble

Je montre comment créer des modèles d'ensemble (modèles de modèles) dans JMP 16 Pro.Utilisation de la plate-forme de sélection de modèles.

 

 

 

Re : Modélisation d'ensemble dans JMP

En savoir plus sur les modèles d'ensemble

Re : Modélisation d'ensemble dans JMP

@dale_lehman , Grande question.La moyenne de modèle n'est pas exactement la même que la modélisation d'ensemble.La différence fondamentale est que la moyenne du modèle prend une moyenne de toutes les prédictions du modèle.Chaque modèle a le même poids dans la moyenne du modèle.Cela conduit généralement à un modèle plus robuste et parfois à un meilleur modèle global, mais pas toujours.Je pense que c'est une technique valable et qu'elle vaut la peine d'être utilisée même en conjonction avec la modélisation d'ensemble.La modélisation d'ensemble permet à JMP d'appliquer essentiellement une pondération à des prédictions plus précises.C'est un peu plus complexe lorsque vous utilisez plusieurs nœuds et le type d'activation Tangente hyperbolique dans la plate-forme Neural, mais c'est essentiellement ce que fait un modèle Ensemble.

Re : Modélisation d'ensemble dans JMP

Belle introduction succincte.Mais je me demandais pourquoi vous n'aviez pas utilisé l'option de comparaison de modèles, qui vous permet de faire automatiquement la moyenne des modèles ?Au lieu de cela, vous avez construit un réseau de neurones en utilisant les différentes prédictions du modèle.Pouvez-vous indiquer si la moyenne est (ou n'est pas) un bon moyen de construire un modèle d'ensemble ?