Model Screening에서 맞춤형 모델 지원사용자가 R 또는 Python의 도구를 포함하여 모델 스크리닝 플랫폼에서 자신의 모델 및 최적화 기술을 정의할 수 있는 방법을 제공하여 JMP에 아직 추가되지 않은 기술을 포함하여 거의 모든 모델을 이 플랫폼에서 호출할 수 있습니다. 절대 그렇지 않습니다.
- 이는 사용자가 분석을 수행하고 요약 통계 및 모델 매개변수를 반환하는 함수를 정의한 다음 초기 최적화에서 반환된 모델 매개변수를 기반으로 분석을 시작하는 또 다른 함수를 정의하는 사용자 정의 JSL 함수를 정의하는 것과 유사할 수 있습니다. 이것은 이름과 설명과 함께 연관 배열로 깔끔하게 포장될 수 있습니다.
- 나는 이것이 가장 일반적으로 추가 기능의 일부로 관리될 것으로 예상합니다. 필요한 경우 언제나 그런 식으로 관리하십시오.
- 사용자 정의 함수는 사용자가 함수 내에서 R 또는 Python을 호출할 수 있도록 해야 합니다.이 경우 분석을 시작하기 위해 정의한 함수는 R 또는 Python과 인터페이스하기 위해 만든 새 창을 시작해야 할 수 있습니다.
나는 이것이 이미 가능하기를 잠시 바랐다. JMP Pro용 XGBoost 추가 기능 애드인은 플랫폼에 새 모델을 추가하는 것처럼 보이지만 JMP 자체에 하드 코딩된 특수한 경우인 것 같습니다.
고급 통계 모델링자동화 및 스크립팅예측 모델링 및 머신 러닝사용자 인터페이스
