予測モデルを構築するための原則を理解する
について学ぶ：
- 2 つのアプローチ
- グローバル - 安定性が高く、柔軟性が低い
- ローカル - 安定性が低く、柔軟性が高い
- オーバーフィッティングの防止
- 線形回帰、段階的回帰、一般化回帰、ペナルティ付き回帰
- 決定木、ブートストラップ フォレスト
- ブーストツリー
- ニューラル ネットワーク
- テストセットの重要性と使い方
- モデルの比較と選択
注: このビデオでは、JMP 14 および JMP Pro 14 を使用しています。
予測モデリングと機械学習Re: 予測モデルを構築するための原則を理解するナイス概要！ 27 分の時点で、さまざまなタイプのモデルのいくつかの基本的な概要/紹介が開始されます。 あるモデルを他のモデルよりも選択する理由について、彼らの説明は明確かつ簡潔であることがわかりました。
