このウィッシュ リスト リクエストのきっかけは何ですか?
昨日、日本統計数理学会主催のデシシオンツリーと標本学習初心者向けセミナーに参加してきました。 講師は瀧川一学先生です。 彼はセミナーで Python だけを使用しました。
私が興味を持っている方法は 3 つありますが、JMP Pro には実装されていません。
私はここでそれらの 3 つ目を入力しました。
ご希望の新機能または改善された機能またはソリューションについて説明してください。
ランダム フォレストまたはブースト ツリーの予測精度 (別名、不確実性の定量化) を計算するオプション。
この新機能が提供された場合、あなたや他のユーザーにとってどのような価値がありますか?
ポイント予測だけでなく、予測精度も確認したい場合があります。 この機能は、ユーザーが予測のばらつきがどの程度大きいかを知るのに役立ちます。
これは外部の顧客の要求ですか?
知っておくべきこの機能またはソリューションを備えた競合ソフトウェア パッケージはありますか?
ランダム フォレストでの予測の標準誤差の計算は簡単です。 次のページの _return_std 関数を参照してください。
https://scikit-optimize.github.io/stable/_modules/skopt/learning/forest.html
Boosted Trees で予測の標準誤差を計算するのは非常に複雑です。 瀧川先生がMAPIEを紹介されましたが、私は情報を追っていません。 MAPIEのホームページのURLは以下です。
https://mapie.readthedocs.io/en/latest/index.html
これは顧客での更新、拡張、または採用に影響を与えますか? また、これに対処しない場合、アカウントが危険にさらされますか?
これはユーザーが要求するものではありません。
こんにちは@yusuke_ono さん、ご提案ありがとうございます! ご要望を承りましたので、検討させていただきます。
