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Ensemble-Modellierung in JMP

 

Erfahren Sie, wie Sie Ensemble-Modelle (Modelle von Modellen) in JMP 16 Pro mithilfe der Model Screening-Plattform erstellen.Ensemble-Modelle sind oft bessere Prädiktoren als Einzelmodelle.

 

Ensemble Model Set-Up OptionsSetup-Optionen für Ensemble-Modelle

 

1. Erstellen Sie mehrere Modelle, um die besten Modelle auszuwählen. „Analysieren“ > „Vorhersagemodelle“ > „Modell-Screening“.
   1. Fügen Sie Factors and Response hinzu und schließen Sie die Validierungsspalte ein.
   2. Wählen Sie Methoden, Optionen, Gefaltete Konsolidierung und Modellierungsoptionen aus.
   3. OK klicken.
   4. Untersuchen und vergleichen Sie die Ergebnisse mithilfe von R-Quadrat-Werten im Bericht „Evaluate Methods“.
   5. Wählen Sie mehrere gute Modelle aus, um Ihr Ensemble-Modell zu erstellen.
   6. Speichern Sie im roten Dreieck Fast Formulas, um die Modellwerte zu Ihrer Datentabelle hinzuzufügen.
2. Erstellen Sie ein Ensemble-Modell - Analysieren> Vorhersagemodell> Wählen Sie ein Modell aus und verwenden Sie Modelle und vorhergesagtes Y als Faktoren.Schließen Sie auch die Validierungsspalte ein.
3. Vergleichen Sie das R-Quadrat für das Ensemble-Modell mit den einzelnen Modell-R-Quadraten.  

Ensemble Model ResultsErgebnisse des Ensemblemodells

Ich demonstriere, wie man Ensemble-Modelle (Modelle von Modellen) in JMP 16 Pro erstellt.Nutzung der Modell-Screening-Plattform.

 

 

 

Re: Ensemble-Modellierung in JMP

Mehr über Ensemble-Modelle

Re: Ensemble-Modellierung in JMP

@dale_lehman , Gute Frage.Die Modellmittelung ist nicht genau dasselbe wie die Ensemble-Modellierung.Der grundlegende Unterschied besteht darin, dass bei der Modellmittelung ein Durchschnitt aller Vorhersagen des Modells genommen wird.Jedes Modell hat das gleiche Gewicht in der Modellmittelung.Dies führt typischerweise zu einem robusteren Modell und manchmal zu einem besseren Gesamtmodell, aber nicht immer.Ich denke, dies ist eine gültige Technik und es lohnt sich, sie sogar in Verbindung mit der Ensemble-Modellierung zu verwenden.Durch die Ensemble-Modellierung kann JMP im Wesentlichen eine Gewichtung auf genauere Vorhersagen anwenden.Es ist etwas komplexer, wenn Sie mehrere Knoten und den hyperbolischen Tangens-Aktivierungstyp in der Neural-Plattform verwenden, aber es ist im Wesentlichen das, was ein Ensemble-Modell tut.

Re: Ensemble-Modellierung in JMP

Schöne, prägnante Einführung.Aber ich habe mich gefragt, warum Sie nicht die Modellvergleichsoption verwendet haben, mit der Sie automatisch die Modellmittelung durchführen können.Stattdessen haben Sie mithilfe der verschiedenen Modellvorhersagen ein neuronales Netz aufgebaut.Können Sie eine Anleitung dazu geben, ob die Mittelung eine gute Möglichkeit ist (oder nicht), ein Ensemble-Modell zu erstellen?