Prestazioni dei modelli gaussianiCiao,
Ho ricevuto una domanda da un cliente sulle prestazioni del modello gaussiano rispetto a Python. Dice che i dati che sta analizzando richiedono diversi secondi in Python ma ore in JMP. Purtroppo non ho molti dettagli sui suoi dati, si tratta di decine di migliaia di righe e 20 colonne. Si chiedono se in JMP Pro le prestazioni sarebbero diverse.
- Per quanto ne so, JMP e JMP Pro utilizzano lo stesso algoritmo e non è stato implementato nulla di diverso che avrebbe un impatto sulle prestazioni, giusto?
- Cosa potrebbe influenzare le prestazioni dell'algoritmo del modello gaussiano in JMP che sembra essere molto più lento rispetto a Python? Non mi sembra che la RAM e lo scambio di memoria possano essere il problema?
Grazie per una guida,
Martino
PS: chiederò anche al cliente di lavorare con il supporto tecnico per vedere se c'è qualche altro motivo.
@chris_gotwalt1
Re: Prestazioni dei modelli gaussianiCiao Martino,
C'è sicuramente una differenza tra JMP e Pro. Pro ha GASP veloce . Non so se sarà veloce come Python, ma dovrebbe essere una versione JMP standard di miglioramento.
Saluti,
Fil
Re: Prestazioni dei modelli gaussiani@martindemel Penso che dovresti inviarlo al supporto tecnico e lasciare che indaghino.Potrebbe esserci un problema che deve essere affrontato.
Re: Prestazioni dei modelli gaussiani@SamGardner Fatto anche questo 
Re: Prestazioni dei modelli gaussianiCiao @martindemel ,
come @Phil_Kay dice, c'è un algoritmo diverso in Pro. Ho ricevuto una richiesta simile da Syngenta quest'anno e la soluzione per aumentare la velocità in questo caso era semplice come acquistare JMP Pro . Stessa macchina, solo JMP Pro.
Migliore
Floriano
Re: Prestazioni dei modelli gaussianiMolto spesso la soluzione è acquistare JMP Pro. 
