Profiler - Evaluar la importancia de la variable - "La importancia de la variable requiere al menos dos..."¡Hola!
Pregunta rápida, tengo problemas para identificar la causa raíz del mensaje "La importancia de la variable requiere al menos dos filas en la tabla de datos" que aparece una y luego, aunque la tabla de datos tiene alrededor de 10K filas, por favor avise.
Cuando uso un conjunto de datos similar con casi las mismas dimensiones y uso de árboles potenciados, funciona perfectamente bien, sin embargo, si cambio a otro conjunto de datos, con casi las mismas características, JMP sigue devolviendo "La importancia de la variable requiere..."
hay algun procedimiento especifico para que funcione?
¡Muchas gracias!
AnalíticaventanasRe: Profiler - Evaluar la importancia de la variable - "La importancia de la variable requiere al menos dos..."Hola @RiztCL ,
Hay muy poca información para ayudarte. Aquí hay algunas preguntas para guiar las discusiones y ayudar:
- ¿Tiene un conjunto de datos, por ejemplo, donde podríamos reproducir el problema?
- ¿Cómo se recopilaron los datos? Muestreo aleatorio, datos organizados del DoE, ... ?
- ¿Revisaste los valores faltantes?
- ¿En qué plataforma el generador de perfiles tiene un problema con la importancia variable en su caso (dado que casi todas las plataformas de modelado tienen las opciones del generador de perfiles)?
- ¿Qué configuración de importancia variable eligió: entradas uniformes independientes, entradas remuestreadas independientes, entradas remuestreadas dependientes, ...: Evaluar la importancia de las variables (jmp.com) ?
Creo que responder a estas (primeras) preguntas puede ayudar a los miembros de la comunidad a resolver su problema y brindarle consejos y respuestas relevantes.
Re: Profiler - Evaluar la importancia de la variable - "La importancia de la variable requiere al menos dos..."Hola Víctor,
Tenía razón, no compartí suficiente información, sin embargo, entre las sugerencias que dio, los valores faltantes y la contribución de la columna parecen estar relacionados con el problema, es decir, si hay demasiadas columnas (20 de 40) que no eran utilizado por el modelo (árbol potenciado en mi caso), la evaluación falla, por lo que, como solución alternativa, si reinicio el análisis eliminando esas columnas, funciona bien...
Seguiré probando para dar más comentarios,
¡Gracias!
