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JMP 中的集成建模

 

了解如何使用模型篩選平台在 JMP 16 Pro 中製作集成模型（模型的模型）。集成模型通常比單個模型具有更好的預測能力。

 

Ensemble Model Set-Up OptionsEnsemble Model Set-Up OptionsEnsemble Model Set-Up OptionsEnsemble Model Set-Up Options集成模型設置選項

 

1. 構建多個模型以選擇最佳模型。 分析>預測模型>模型篩選。
   1. 添加因素和響應並包括驗證列。
   2. 選擇並選擇方法、選項、折疊合併和建模選項。
   3. 單擊“確定”。
   4. 使用評估方法報告中的 R 方值檢查和比較結果。
   5. 選擇幾個好的模型來構建您的集成模型。
   6. 從紅色小三角中，保存快速公式以將模型值添加到數據表中。
2. 構建集成模型 - 分析>預測模型>選擇模型並使用模型和預測 Y 作為因子。還包括驗證列。
3. 將整體模型的 R 方與個體模型的 R 方進行比較。  

Ensemble Model ResultsEnsemble Model ResultsEnsemble Model ResultsEnsemble Model Results集成模型結果

我演示瞭如何在 JMP 16 Pro 中製作集成模型（模型的模型）。利用模型篩選平台。

 

 

 

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有關集成模型的更多信息

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@dale_lehman ，好問題。模型平均與集成建模並不完全相同。基本區別是模型平均是對模型的所有預測進行平均。每個模型在模型平均中具有相同的權重。這通常會產生更穩健的模型，有時甚至會產生更好的整體模型，但並非總是如此。我認為這是一種有效的技術，甚至值得與集成建模結合使用。集成建模允許 JMP 從本質上應用權重來進行更準確的預測。當您在神經平台中使用多個節點和雙曲正切激活類型時，它會稍微複雜一些，但這本質上就是集成模型的作用。

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不錯，簡潔的介紹。但我想知道為什麼你不使用模型比較選項，它允許你自動進行模型平均？相反，您使用各種模型預測構建了一個神經網絡。您能否提供有關平均是否是（或不是）構建集成模型的好方法的任何指導？