Desempeño de modelos gaussianosHola,
Recibí una pregunta de un cliente sobre el rendimiento del modelo gaussiano en comparación con Python. Dice que los datos que está analizando necesitan varios segundos en Python pero horas en JMP. Desafortunadamente, no tengo muchos detalles sobre sus datos, se trata de decenas de miles de filas y 20 columnas. Se preguntan si en JMP Pro el rendimiento sería diferente.
- Hasta donde sé, JMP y JMP Pro están usando el mismo algoritmo y no hay nada diferente implementado que pueda tener un impacto en el rendimiento, ¿correcto?
- ¿Qué podría afectar el rendimiento del algoritmo del modelo gaussiano en JMP que parece ser mucho más lento que en Python? ¿No me parece que la RAM y el intercambio de memoria puedan ser el problema?
Gracias por alguna orientación,
Martín
PD: También le pediré al cliente que trabaje con el soporte técnico para ver si hay alguna otra razón.
@chris_gotwalt1
Re: Desempeño de modelos gaussianosHola martin,
Definitivamente hay una diferencia entre JMP y Pro. profesional tiene Jadeo rápido . No sé si será tan rápido como Python, pero debería ser una versión mejorada de JMP estándar.
Salud,
phil
Re: Desempeño de modelos gaussianos@martindemel Creo que deberías enviar esto al soporte técnico y dejar que investiguen.Es posible que haya un problema que deba abordarse.
Re: Desempeño de modelos gaussianos@SamGardner He hecho esto también 
Re: Desempeño de modelos gaussianosHola @martindemel ,
como @Phil_Kay dice, hay un algoritmo diferente en Pro. Tuve una solicitud similar de Syngenta este año, y la solución para aumentar la velocidad en este caso fue tan simple como comprar JMP Pro . La misma máquina, solo JMP Pro.
Mejor
florián
Re: Desempeño de modelos gaussianosMuy a menudo, la solución es comprar JMP Pro. 
