自動數據插補：JMP® Pro 14 中用於處理缺失值的多功能工具 (US 2018 130)級別：中級
Milo Page，JMP 研究統計開發人員，SAS
JMP Pro 14 包括一個新的自動數據插補 (ADI) 實用程序，這是一種多功能、經驗調整、流式傳輸、缺失數據插補方法。 我們建議將其作為預測模型擬合的預處理步驟來處理缺失數據。 即使存在缺失數據，它也會根據經驗調整您的數據集以提取底層結構。 它還尊重訓練和驗證分區，並與預測模型無縫連接。 它是使用強大的矩陣完成方法開發的，並添加了一些擴展以提高魯棒性和靈活性。 本次演講將重點討論 ADI 何時適用以及如何在 JMP Pro 14 中使用它。 我還將概述處理缺失值數據的推薦工作流程，並通過一些示例展示 ADI 的性能。
爆發預測建模回复：自動數據插補：JMP® Pro 14 中用於處理缺失值的多功能工具（US 2018 130）你好菲利斯，
我可以幫助您解決問題，我是 Milo 的博士。在 JMP Pro 中創建 ADI 的研究顧問。
如果我理解得很好，您是說在訓練和測試集中拆分數據以估算缺失值。 劃分數據後，是否僅將 ADI 方法應用於訓練數據。
工作流程是到 Make Validation Column 平台設置數據表列，將行劃分為訓練/驗證集。 當您啟動探索缺失值時，將該列設置為驗證角色。 ADI 算法將 PCA 類型的模型擬合到訓練集，並使用驗證集來調整模型，以識別降維的最佳等級。
那麼你在驗證和測試集上做什麼呢？
當我在建模過程的下一步繼續擬合監督學習算法（如神經網絡或引導森林模型）時，我建議對數據使用相同的訓練/驗證或訓練/驗證/測試分區。 插補是建模過程的一部分，就像預測建模組件一樣。 在監督學習步驟中使用相同的行劃分為訓練/驗證/測試集是一種確保我們對整個建模練習的擬合優度具有相同程度的獨立評估的方法。
流式估算驗證/測試集是什麼意思？
也許我們的語言在這裡不清楚。 發生的情況是 ADI 將保存一個公式列，該列創建現有列的插補版本。 這意味著您可以使用 Tables<
此過程立即發生在數據 ADI 的訓練/驗證/測試部分。 因此，您可以直接使用列的估算版本進行建模，而不必過多擔心丟失的單元格。 ADI 很聰明。 它使用驗證行來確定所使用的降維的等級。 如果列是獨立的，或者對於線性降級來說過於混亂，它會計算出來並簡單地估算列的訓練平均值。
回复：自動數據插補：JMP® Pro 14 中用於處理缺失值的多功能工具（US 2018 130）@米洛離開了 SAS。 也許@chris_gotwalt1可以在這裡回答。
回复：自動數據插補：JMP® Pro 14 中用於處理缺失值的多功能工具（US 2018 130）喬米洛
我發現你的 pdf 文件很有趣。
您能否給我更多關於下面這張幻燈片中報告的過程的詳細信息？
如果我理解得很好，您說的是在訓練和測試集中拆分數據以估算缺失值。 劃分數據後，是否僅將 ADI 方法應用於訓練數據。 正確的？
那麼你在驗證和測試集上做了什麼？
流式估算驗證/測試集是什麼意思？
謝謝你的幫助。菲利斯
