Profileur - Évaluer l'importance variable - "L'importance variable nécessite au moins deux..."Salut!
Question rapide, j'ai du mal à identifier la cause première du message "L'importance variable nécessite au moins deux lignes dans la table de données" qui apparaît une, puis même si la table de données contient environ 10 000 lignes, veuillez en informer.
Lorsque vous utilisez un jeu de données similaire avec principalement les mêmes dimensions et que vous utilisez des arbres boostés, cela fonctionne parfaitement bien, cependant, si je passe à un autre jeu de données, avec principalement les mêmes fonctionnalités, JMP continue de renvoyer "L'importance variable nécessite..."
y'a t'il une procédure spécifique pour que ça marche ?
Merci beaucoup!
Analytiqueles fenêtresRe : Profiler - Évaluer l'importance variable - "L'importance variable nécessite au moins deux..."Salut @RiztCL ,
Il y a trop peu d'informations pour vous aider. Voici quelques questions pour orienter les discussions et aider :
- Avez-vous un jeu de données par exemple, où l'on pourrait reproduire le problème ?
- Comment les données ont-elles été collectées ? Échantillonnage aléatoire, données organisées du DoE, ... ?
- Avez-vous vérifié les valeurs manquantes ?
- Sur quelle plate-forme le profileur a-t-il un problème avec l'importance variable dans votre cas (puisque presque toutes les plates-formes de modélisation ont les options du profileur) ?
- Quels paramètres d'importance des variables avez-vous choisis : entrées uniformes indépendantes, entrées rééchantillonnées indépendantes, entrées rééchantillonnées dépendantes, ... : Évaluer l'importance des variables (jmp.com) ?
Je pense que répondre à ces (premières) questions peut aider les membres de la communauté à comprendre votre problème et vous aider avec des conseils et des réponses pertinents.
Re : Profiler - Évaluer l'importance variable - "L'importance variable nécessite au moins deux..."Salut Viktor,
Vous aviez raison, je n'ai pas partagé assez d'informations, cependant, parmi les indices que vous avez donnés, les valeurs manquantes et la contribution des colonnes semblent être liées au problème, à savoir s'il y a trop de colonnes (20 sur 40) qui ne l'étaient pas utilisé par le modèle (boosted tree dans mon cas), l'évaluation échoue, donc, comme solution de contournement, si je relance l'analyse en supprimant ces colonnes, ça marche bien...
Je continuerai à tester pour donner plus de commentaires,
Merci!
