Combinaison de plusieurs colonnes pour tester les interactions dans les plateformes de modélisation prédictiveJ'ai un ensemble de données dans lequel j'ai de nombreux prédicteurs et je veux faire des factorielles de second ordre de tous (c'est-à-dire de toutes les interactions possibles). Normalement, si j'utilise « Ajuster le modèle », je sélectionne simplement tous les prédicteurs, je règle la factorielle sur 2, puis je sélectionne « factorielle au degré ». Cependant, pour d'autres plates-formes, cette fonctionnalité factorielle/interaction n'est pas prise en charge. Par conséquent, je dois combiner 14 colonnes, c'est-à-dire 14^2 = presque 200 nouvelles colonnes à créer. Maintenant, je pourrais utiliser la fonction « combiner les colonnes » sous le menu « Cols » 200 fois, mais je soupçonne qu'il existe un moyen de le faire d'une manière beaucoup plus simple (et peut-être même sans avoir besoin de JSL).
J'ai simplement essayé de copier les factorielles de second ordre de la boîte « Construire les effets du modèle » de Fit Model et de les coller dans la plateforme neuronale, mais cela ne fonctionne pas. Je commence à penser que le problème est simplement que certaines plateformes de modélisation prédictive (sinon toutes) n'acceptent PAS les effets d'interaction. C'est pourquoi je pense que je devrai plutôt créer manuellement des colonnes d'interaction. Des idées ?
Exploration et visualisation des donnéesPlanification d'expériencesmacOSRe : Combinaison de plusieurs colonnes pour tester les interactions dans les plates-formes de modélisation prédictiveDésolé, je voulais adresser ma réponse à Georg à vous deux. C'est un excellent point sur l'exploitation du filtrage de modèles pour effectuer des interactions de second ordre (en particulier lorsque la plate-forme elle-même ne prend pas en charge de telles interactions). Sachant cela, ainsi que le fait que certaines des méthodes prennent en compte les interactions de manière inhérente, je pense que je peux faire la plupart de ce que j'ai à faire !
Re : Combinaison de plusieurs colonnes pour tester les interactions dans les plates-formes de modélisation prédictiveGeorg, merci et c'est un excellent point auquel j'ai pensé plus après avoir posté (et montre ma naïveté). Je pense vraiment que le réseau de neurones considère intrinsèquement les interactions. Je sais que dans le criblage de modèles, vous pouvez cocher la case pour prendre en compte les quadratiques ou même les effets de second ordre... même pour les temps de modélisation qui ne les prennent pas en compte dans la plate-forme elle-même (par exemple, les neurones). ET, j'ai totalement OUBLIÉ le profileur d'interaction, qui sera SUPER utile pour ce que je veux faire, alors encore une fois, merci beaucoup pour vos commentaires et suggestions !
Re : Combinaison de plusieurs colonnes pour tester les interactions dans les plates-formes de modélisation prédictiveCher @abmayfield , je pense qu'il n'est pas nécessaire de spécifier les effets de 2e ordre, car des modèles comme les arbres neuronaux et boostés peuvent les modéliser naturellement, car ils sont suffisamment complexes. Vous pouvez essayer l'exemple ci-dessous, et par exemple dans le profileur, vous pouvez spécifier de revoir les interactions sans les avoir spécifiées pour les neurones. Des effets d'ordre supérieur sont nécessaires pour spécifier en particulier pour les modèles de régression, car sans la formule derrière ne permettrait pas d'effets ou d'interactions quadratiques.
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Tiretread.jmp" );
obj = dt << Profiler(
Y(
:Pred Formula ABRASION, :Pred Formula MODULUS, :Pred Formula ELONG,
:Pred Formula HARDNESS
)
);
obj << Interaction Profiler( 1 );
Neural(
Y( :ABRASION, :MODULUS, :ELONG, :HARDNESS ),
X( :SILICA, :SILANE, :SULFUR ),
Informative Missing( 0 ),
Validation Method( "Holdback", 0.3333 ),
Fit(
NTanH( 3 ),
Profiler(
1,
Desirability Functions( 1 ),
Interaction Profiler( 1 ),
Term Value(
SILICA( 1.2, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
SILANE( 50, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
SULFUR( 2.3, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)
)
)
);
Re : Combinaison de plusieurs colonnes pour tester les interactions dans les plates-formes de modélisation prédictiveBonjour @abmayfield ,
Si vous construisez votre modèle (tout type de modèle Machine Learning dans JMP Pro, réseaux de neurones, ...) via la plate-forme "Model Screening" (dans Analyze, Predictive Modeling, puis Model Screening), vous pouvez spécifier des interactions et des effets quadratiques. dans de nombreux modèles différents, y compris les réseaux de neurones (voir capture d'écran "Model_screening_options").
Vous avez également d'autres options de validation, comme les validations croisées, la validation de colonne, etc...
Lorsque la comparaison des modèles sera effectuée, vous pourrez dès lors ouvrir le panneau de modélisation spécifique de n'importe quel modèle testé.
J'espère que ceci vous aidera,
