예측 모델링 플랫폼에서 상호 작용을 테스트하기 위해 여러 열을 결합합니다.저는 많은 예측 변수가 있는 데이터 세트를 가지고 있으며, 모든 변수(즉, 모든 가능한 상호 작용)에 대한 2차 팩토리얼을 수행하고 싶습니다. 일반적으로 "Fit model"을 사용하는 경우 모든 예측 변수를 선택하고 팩토리얼을 2로 설정한 다음 "factorial to degree"를 선택합니다. 그러나 다른 플랫폼의 경우 이 팩토리얼/상호 작용 기능은 지원되지 않습니다. 따라서 14개의 열을 결합해야 합니다. 즉, 14^2 = 거의 200개의 새 열을 만들어야 합니다. 이제 "Cols" 메뉴 아래에 있는 "combine columns" 기능을 200번 사용할 수 있지만, 훨씬 더 간단한 방식으로(그리고 JSL이 필요 없이) 이 작업을 수행할 수 있는 방법이 있을 것으로 생각합니다.
Fit Model의 "Construct model effects" 상자에서 2차 팩토리얼을 복사하여 신경 플랫폼에 붙여넣어보려고 했지만, 작동하지 않았습니다. 문제가 특정(전부는 아니더라도) 예측 모델링 플랫폼이 상호 작용 효과를 허용하지 않는다는 것일 뿐이라고 생각하기 시작했습니다. 그래서 대신 수동으로 상호 작용 열을 만들어야 할 것 같습니다. 아이디어가 있으신가요?
데이터 탐색 및 시각화실험 설계맥 OSRe: 예측 모델링 플랫폼에서 상호 작용을 테스트하기 위해 여러 열 결합안녕하십니까 @abmayfield ,
"모델 스크리닝" 플랫폼(분석, 예측 모델링 및 모델 스크리닝)을 통해 모델(JMP Pro의 모든 종류의 기계 학습 모델, 신경망 등)을 구성하는 경우 상호 작용 및 2차 효과를 지정할 수 있습니다. 신경망을 포함하여 다양한 모델에서 사용할 수 있습니다(스크린샷 "Model_screening_options" 참조).
교차 유효성 검사, 열 유효성 검사 등과 같은 유효성 검사를 위한 다른 옵션도 있습니다.
모델 비교가 완료되면 테스트한 모델의 특정 모델링 패널을 열 수 있습니다.
이것이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 예측 모델링 플랫폼에서 상호 작용을 테스트하기 위해 여러 열 결합~에게 @abmayfield , 신경 및 부스트 트리와 같은 모델은 충분히 복잡하기 때문에 자연스럽게 모델링할 수 있으므로 2차 효과를 지정할 필요가 없다고 생각합니다. 아래 예제를 시도할 수 있으며 예를 들어 프로파일러에서 신경에 대해 지정하지 않은 상호 작용을 검토하도록 지정할 수 있습니다. 뒤에 공식이 없으면 2차 효과 또는 상호 작용을 허용하지 않기 때문에 특히 회귀 모델에 대해 지정하려면 고차 효과가 필요합니다.
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: 예측 모델링 플랫폼에서 상호 작용을 테스트하기 위해 여러 열 결합Georg, 감사합니다. 게시한 후 더 많이 생각하게 된 좋은 점입니다. 신경망은 본질적으로 상호 작용을 고려한다고 생각합니다. 모델 스크리닝에서 상자를 선택하여 2차 또는 2차 효과를 고려할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 플랫폼 자체(예: 신경)에서 고려하지 않는 모델링 시간의 경우에도. 그리고 제가 하고 싶은 일에 매우 도움이 될 상호작용 프로파일러를 완전히 잊어버렸습니다. 다시 한 번 귀하의 의견과 제안에 감사드립니다!
Re: 예측 모델링 플랫폼에서 상호 작용을 테스트하기 위해 여러 열 결합죄송합니다. Georg에 대한 답변을 두 분 모두에게 전달하려고 했습니다. 이는 2차 상호작용을 수행하기 위해 모델 스크리닝을 활용하는 것에 대한 좋은 점입니다(특히 플랫폼 자체가 이러한 상호작용을 지원하지 않는 경우). 일부 방법은 실제로 본질적으로 상호 작용을 고려한다는 사실뿐만 아니라 수행해야 하는 대부분의 작업을 수행할 수 있다고 생각합니다.
