機能データの分析と分類: 初期モデルのフーリエ基底を使用して、新しいデータ (元の適合では見えない) の FPC を計算する方法は?やあ！
私は実験室実験からいくつかのセンサーを使用して実験を行っており、それぞれ約 200 ポイントの機能データを持つ約 700 サンプルを収集できました。フーリエのフィッティングによる次元削減のために機能データ エクスプローラーを使用しています。ベース、次にそれに対応する FPC。
ドキュメント（JMP 16.2マニュアルの299ページ）にある「発酵プロセス」の例に従っています。後で分類器を実行して、同じデータですでにラベル付けされているクラス0または1を識別します。 ここまではすべて問題ありませんが、この分類器を目に見えないデータに対してテストするにはどうすればよいでしょうか?元のフーリエ フィットを使用して、新しいデータから対応する FPC を取得するにはどうすればよいですか??
どうもありがとう！！
ルアル
分析Re: 機能データの分析と分類: 初期モデルのフーリエ基底を使用して新しいデータ (元の適合では見えない) の FPC を計算する方法は?やあ@RiztCL 、
内部に新しいデータを追加して変更せずに新しいデータに事前定義された機能モデルを使用する最も簡単な方法は、検証列を作成し、[機能データ エクスプローラー] ダイアログ ウィンドウで使用することです。
検証列を作成するときに、元のトレーニング データ ポイントをトレーニング データ セットとして指定し、新しいデータをテスト セットとして指定できます。
モデリングでこの検証列を使用することにより、JMP はトレーニング データセット (元のトレーニング実行) のみを使用して機能的フーリエ モデルに適合させ、トレーニング セットとテスト セットの両方の FPC を抽出することができます。
この解決策がうまくいくことを願っています。Re: 機能データの分析と分類: 初期モデルのフーリエ基底を使用して新しいデータ (元の適合では見えない) の FPC を計算する方法は?こんにちはビクター、返事をありがとう、それは確かに良い考えです:)ただし、それでは常に機能エクスプローラーを通過する必要があります。テーブルに新しい行を追加するだけで、フーリエ基底や FPC を直接計算するための数式のセットを取得する方法はありますか??
ありがとう！
ラウル
Re: 機能データの分析と分類: 初期モデルのフーリエ基底を使用して新しいデータ (元の適合では見えない) の FPC を計算する方法は?こんにちはラウル
FPCまたはモデルの予測の式を保存できないため、プラットフォームで簡単に確認しました.行を追加するときにフーリエベースおよび/またはFPCを計算する直接的なオプションはないと思います.
新しい行のこれらのパラメーターをスクリプトで計算する、より洗練された手動の少ない方法があるかもしれません (ただし、私はスクリプトの専門家ではありません)。
Re: 機能データの分析と分類: 初期モデルのフーリエ基底を使用して新しいデータ (元の適合では見えない) の FPC を計算する方法は?こんにちは。
OK、問題ありません。回避策を探します。フーリエ係数とランダム成分テーブルを使用してフーリエ基底公式を再構築できると思いますが、おそらくフーリエ公式を「コーディング」して再構築する必要があります。基礎を作る.. FPCについても同じ....
見てみましょう、とにかくありがとう
乾杯
ラウル
