自動データ代入：欠測値を処理するためのJMP®Pro14の多用途ツール（US 2018 130）レベル：中級
ミロページ、JMPリサーチ統計開発者、SAS
JMP Pro 14には、新しい自動データ代入（ADI）ユーティリティが含まれています。これは、用途が広く、経験的に調整された、ストリーミングの欠測データ代入方法です。 予測モデルフィッティングの前処理ステップとして、欠落データを処理するためにこれをお勧めします。 経験的にデータセットに合わせて調整し、データが欠落している場合でも、基になる構造を抽出します。 また、トレーニングと検証のパーティションを尊重し、予測モデルとシームレスに連携します。 これは、堅牢性と柔軟性のためにいくつかの拡張機能が追加された強力な行列補完法を使用して開発されています。 この講演では、ADIが適切な場合と、JMPPro14での使用方法に焦点を当てます。 また、欠測値のあるデータを処理するための推奨ワークフローの概要を説明し、いくつかの例でADIのパフォーマンスを示します。
起こる予測モデリングRe：自動データ代入：欠測値を処理するためのJMP®Pro14の多用途ツール（US 2018 130）こんにちはフェリーチェ、
私はあなたの質問を手伝うことができます、私はミロの博士号でした。 JMPProでのADIの作成につながった研究のアドバイザー。
私がよく理解していれば、欠測値を代入する前に、トレーニングセットとテストセットのデータを分割することを言っています。 データを分割したら、ADIメソッドをトレーニングデータにのみ適用しますか？
ワークフローは、Make Validation Columnプラットフォームに移動して、行をトレーニング/検証セットに分割するデータテーブル列を設定することです。 不足している値の探索を起動するときに、その列を検証ロールに設定します。 ADIアルゴリズムは、PCAタイプのモデルをトレーニングセットに適合させ、検証セットを使用して、次元削減の最良のランクを特定するなどの目的でモデルを調整します。
次に、検証とテストセットで何をしますか？
モデリングプロセスの次のステップでニューラルネットワークやブートストラップフォレストモデルなどの教師あり学習アルゴリズムのフィッティングに進むときは、データの同じトレーニング/検証またはトレーニング/検証/テストパーティションを使用することをお勧めします。 代入は、予測モデリングコンポーネントと同様に、モデリングプロセスの一部です。 教師あり学習ステップで行をトレーニング/検証/テストセットに同じように分割することで、モデリング演習全体の適合度を同程度に独立して評価できるようになります。
ストリーミング帰属検証/テストセットとはどういう意味ですか？
たぶん私たちの言語はここでは明確ではありません。 何が起こるかというと、ADIは、既存の列の帰属バージョンを作成する数式列を保存します。 これは、Tables << Concatenateを使用して、新しい観測値をデータテーブルにロードできることを意味します。 これらの新しい観測値はすぐに代入され、保存した予測式が実行され、ユーザー側でそれ以上の作業を行うことなく、代入されたデータに基づいて応答の予測が行われます。
このプロセスは、データADIのトレーニング/検証/テスト部分ですぐに行われます。 したがって、欠落しているセルについてあまり心配することなく、入力されたバージョンの列を使用してモデリングに直接進むことができます。 ADIはかなり賢いです。 検証行を使用して、使用される次元削減のランクを決定します。 列が独立している場合、または線形ランクを下げるには乱雑すぎる場合は、列のトレーニング平均を計算して単純に代入します。
Re：自動データ代入：欠測値を処理するためのJMP®Pro14の多用途ツール（US 2018 130）@Milo SASを離れました。 多分@ chris_gotwalt1ここで答えることができます。
Re：自動データ代入：欠測値を処理するためのJMP®Pro14の多用途ツール（US 2018 130）チャオミロ
あなたのPDFファイルはとても面白いと思いました。
以下のこのスライドで報告されているプロセスの詳細を教えてください。
私がよく理解していれば、不足している値を代入する前に、トレーニングセットとテストセットのデータを分割するように言っています。 データを分割したら、ADIメソッドをトレーニングデータにのみ適用しますか？ 正しい？
次に、検証とテストセットで何をしますか？
ストリーミング帰属検証/テストセットとはどういう意味ですか？
ご協力いただきありがとうございます。フェリーチェ
