医学研究では、研究中の結果がまれであることが多いため、データは非常に不均衡です。
モデルのパフォーマンスは、オーバーサンプリングまたはアンダーサンプリングによる不均衡を修正することで大幅に改善できます。 したがって、すべての予測モデル プラットフォームに不均衡な分類オプションを用意することをお勧めします。 さらに良いことに、モデル スクリーニング プラットフォームには、不均衡な分類オプションが含まれている必要があります。
よろしく、
ルー
@ルー- 提案ありがとう！ ご要望を承りましたので、検討させていただきます。
@ルー-この提案をありがとう、それは提出されており、将来のリリースに含める可能性について評価されています. それまでの間、これに対処するアドインがいくつかありますが、これはご存知だと思います。
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Stratified-Data-Partitioning-with-balancing-options-add-in/ta-p/22001
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Imbalanced-Classification-Add-In/ta-p/304836
@ルー- また、判定閾値により、JMP 16 の不均衡なデータを分類するためのカットオフを変更できます。 バイナリ応答のほとんどのモデリング プラットフォームで使用できます。
