JMP でのアンサンブル モデリング
JMP 16 Pro で Model Screening プラットフォームを使用してアンサンブル モデル (モデルのモデル) を作成する方法をご覧ください。アンサンブル モデルは、多くの場合、個々のモデルよりも優れた予測子となります。
Ensemble Model Set-Up OptionsEnsemble Model Set-Up OptionsEnsemble Model Set-Up OptionsEnsemble Model Set-Up OptionsEnsemble Model Set-Up Optionsアンサンブル モデルのセットアップ オプション
- 複数のモデルを構築して最適なモデルを選択します。 [分析] > [予測モデル] > [モデル スクリーニング]。
- 因子と応答を追加し、検証列を含めます。
- [方法]、[オプション]、[折りたたみ統合]、および [モデリング オプション] を選択します。
- 「OK」をクリックします。
- 「方法の評価」レポートで R 二乗値を使用して結果を調べて比較します。
- アンサンブル モデルを構築するために適切なモデルをいくつか選択します。
- 赤い三角ボタンから [高速式を保存] をクリックして、モデル値をデータ テーブルに追加します。
- アンサンブル モデルを構築する - [分析] > [予測モデル] > [モデルを選択] を選択し、モデルと予測 Y を因子として使用します。検証列も含めます。
- アンサンブル モデルの R 二乗を個別モデルの R 二乗と比較します。
Ensemble Model ResultsEnsemble Model ResultsEnsemble Model ResultsEnsemble Model ResultsEnsemble Model Resultsアンサンブルモデルの結果
JMP 16 Pro でアンサンブル モデル (モデルのモデル) を作成する方法を説明します。モデル審査プラットフォームの活用。
Re: JMP でのアンサンブル モデリングアンサンブルモデルの詳細
Re: JMP でのアンサンブル モデリング@dale_lehman , 素晴らしい質問です。モデルの平均化は、アンサンブル モデリングとまったく同じではありません。基本的な違いは、モデルの平均化がモデルのすべての予測の平均を取ることです。モデルの平均化では、各モデルの重みは同じになります。通常、これによりモデルがより堅牢になり、場合によっては全体的なモデルが向上しますが、常にそうとは限りません。これは有効なテクニックであり、アンサンブル モデリングと組み合わせても使用する価値があると思います。アンサンブル モデリングにより、JMP は基本的に、より正確な予測に重みを適用できます。Neural プラットフォームで複数のノードと双曲線接線アクティベーション タイプを使用する場合は少し複雑になりますが、基本的には Ensemble モデルが行うことと同じです。
Re: JMP でのアンサンブル モデリング素晴らしい、簡潔な紹介。しかし、モデルの平均化を自動的に実行できる「モデル比較」オプションをなぜ使用しなかったのか疑問に思いました。代わりに、さまざまなモデル予測を使用してニューラル ネットを構築しました。平均化がアンサンブル モデルを構築するのに良い方法である (またはそうでない) かどうかに関するガイダンスを提供していただけますか?
