Re: 많은 반복 유효성 검사를 하나의 출력 테이블로 자동화하고 요약하려면 어떻게 해야 합니까?다음을 반복하여 100개의 유효성 검사 열을 추가할 수 있다고 가정합니다.
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
dt << New Column( "Validation",
numeric,
"Nominal",
Formula( Make Validation Formula( [.6, .2, .2] ) ),
Set Property( "Value Labels", {0 = "Training", 1 = "Validation", 2 = "Test"} )
);
그런 다음 모델을 맞추고 각 검증 열을 반복하고 각 항목에 대한 요약 테이블을 저장하고 모두 폴더에 저장합니다.
그런 다음 여러 파일 열기를 사용하여 파일을 열고 연결합니다.
...아니면...
테이블을 열고, 유효성 검사 열을 추가하고, 모델을 실행하고, 요약을 저장하고, 저장하지 않고 테이블을 닫고, 이를 100번 반복합니다.
그런 다음 여러 파일 열기를 사용하고 테이블을 연결하여 전체 요약을 얻습니다.
Re: 많은 반복 유효성 검사를 하나의 출력 테이블로 자동화하고 요약하려면 어떻게 해야 합니까?답장을 보내 주셔서 감사합니다,.아무 소식도 듣지 못했기 때문에 지난 금요일에 완료한 자체 솔루션을 작업하고 있습니다.
100개의 유효성 검사 열을 생성하여 제안한 대로 시작합니다.
각 보고서에서 필요한 테이블을 데이터 테이블로 추출하는 각각의 분석을 단계별로 진행합니다.
각 테이블을 마스터 파일에 결합한 다음 보고서와 데이터 테이블을 닫습니다. 따라서 200개의 파일을 생성하지만 한 번에 3개만 열 수 있습니다.테이블 스택 기능을 사용하여 생성된 컬럼에서 키워드를 검색하여 필요한 모든 새 컬럼에서 필요한 데이터를 추출하고 결과 데이터를 분석할 수 있습니다.내가 관리하지 않은 유일한 부분(스태킹을 저장하는 것은 보고서 테이블에서 필요한 열만 내보내는 것임) 여러 번 시도했지만 실패했습니다.
Report( discriminant[1] )[Outline Box("Probabilities to Each Group")] [Table Box (1)] << Make Data Table( "discrim_table " || char(i) );보고서에서 "각 그룹에 대한 확률"이라는 표를 확인했습니다.이들은 이 테이블의 4개 열(내 데이터용)이며 "AAAAAA"라는 세 번째 열을 레이블로 추출하는 데 관심이 있습니다.속성은 데이터 테이블 열 상자(:AAAAA)이며 이 열 상자는 "각 그룹에 대한 확률" 아래에 중첩되어 있음이 분명합니다.마스터 파일에서 이러한 추가 열을 삭제하도록 스크립트를 작성할 수 있다는 것을 알고 있지만 이것은 비효율적으로 보입니다.NumberColBox("AAAAA")를 시도했습니다. 등., 하지만 기쁨이 없습니다. 누구 아이디어가 있습니까?
Re: 많은 반복 유효성 검사를 하나의 출력 테이블로 자동화하고 요약하려면 어떻게 해야 합니까?안녕 @TDF ,
아마도 더 쉬운 프로세스가 도움이 될 것입니다.
1. 유효성 검사 열 만들기 공식 (여기 Big Class 데이터 세트에서):
2. 모델에서 다음 공식을 사용합니다.
3. 모델 피팅을 반복하려는 위치/대상에 따라 반복하려는 메트릭/추정을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "시뮬레이션"을 클릭할 수 있습니다(제 예에서는 "매개변수 추정" 패널 값):
원하는 샘플 수를 지정하고 임의의 시드를 수정할 수 있습니다(재현 가능한 결과를 원하는 경우).
4. "확인"을 클릭하면 (층화 샘플링 공식에 따라) 학습 및 검증 세트를 변경하여 모델이 100번 피팅되고 모델의 100개 결과가 포함된 요약 테이블(첨부된 예 참조)이 바로 생성됩니다. 그런 다음 분포(이 테이블에서 자동으로 생성된 스크립트) 또는 그래프 빌더 플랫폼(여기서는 절편 및 가중치에 대한 매개변수 추정치에서 분포 플랫폼의 예)을 사용하여 결과를 그래픽으로 표시할 수 있습니다.
이러한 단계를 매우 쉽게 생성한 다음 로그를 사용하여 단계/분석을 자동화하기 위해 생성된 스크립트를 복사할 수 있습니다.
이 답변이 도움이 되길 바라며,
Re: 많은 반복 유효성 검사를 하나의 출력 테이블로 자동화하고 요약하려면 어떻게 해야 합니까?고마워 빅터.
나는 내 대답이 더 명확해야 한다고 생각한다.내 문제를 해결했으며 코딩이 완료되었습니다.
전체 테이블(400개 열)을 추출하고 세 번째부터 시작하여 네 번째 열마다 선택하는 것보다 내가 필요한 100개 열(보고서에서 추출)만 추가하는 것이 좋습니다.
저에게는 이제 지적인 관심사입니다. 보고서 내의 테이블에서 특정 열을 추출할 수 있습니까?불가능할 수도 있고 가능하다면 다른 커뮤니티 구성원에게 유용할 수도 있습니다.
시간을 내어 유용한 옵션을 게시해 주신 Byron과 자신에게 감사드립니다.
Re: 많은 반복 유효성 검사를 하나의 출력 테이블로 자동화하고 요약하려면 어떻게 해야 합니까?안녕 @TDF ,
오해해서 죄송합니다. 사건이 아직 열려 있다고 생각했습니다.
토론이 100개의 개별 유효성 검사 열 생성을 중심으로 이루어졌기 때문에 자동으로 반복하기 위해 유효성 검사 열 공식이 있는 모든 플랫폼에서 사용할 수 있는 "시뮬레이션" 기능을 사용하는 것이 더 쉬운(아마도 더 우아한) 솔루션이 될 수 있다고 생각했습니다. 다양한 교육 및 검증 세트로 모델을 피팅하면 많은 검증 열로 데이터 테이블을 확장하지 않고 각 개별 결과를 수동으로 연결하지 않고도 이러한 반복 결과를 표시하는 요약 테이블에 액세스할 수 있습니다.
스크립팅으로 해결 방법을 찾으셨다니 다행입니다.
질문과 관련하여 보고서의 일부를 데이터 테이블로 추출할 수 있습니다. 관심 있는 패널/섹션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 "데이터 테이블로 만들기" 또는 "결합된 데이터 테이블로 만들기"(여러 응답이 있는 경우)를 선택합니다. 예를 들어). 스크립트는 Big Class Dataset에서 다음과 같습니다.
// Make TableBox into a Data Table
Local( {obj},
obj = Data Table( "Big Class" ) << Fit Model(
Y( :height ),
Effects( :age, :sex, :weight ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Effect Leverage" ),
Run(
:height << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 1 ),
Parameter Estimates( 1 ), Scaled Estimates( 0 ),
Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
Plot Effect Leverage( 1 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ),
Box Cox Y Transformation( 0 )}
),
SendToReport(
Dispatch( {"Response height"}, "age", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
Dispatch( {"Response height"}, "sex", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
Dispatch( {"Response height"}, "weight", OutlineBox, {Close( 1 )} )
)
);
Report( obj )["Response height", "Whole Model", "Parameter Estimates",
Table Box( 1 )] << Make Into Data Table;
obj << Close Window;
)
하지만 이 패널 보고서에서 특정 열을 선택하는 옵션이 보이지 않습니다. 속성을 살펴보면 새 데이터 테이블에 특정 NumberColBox를 표시하고 내보내지 않도록 구체적으로 요청해야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
아마도 고급 Scripter 사용자가 이 질문에 대해 도움을 줄 수 있습니다(내가 잘 이해했다면). 또는 특정 속성(이름, 인덱스, ...)을 기반으로 유용하지 않은 열을 제거하기 위해 일부 코드를 직접 추가하는 것이 스크립트에서 더 간단할 수 있습니다. 이 주제에 대한 흥미로운 답변도 있습니다. 해결됨: AIC를 새 데이터 테이블로 내보내는 스크립트 - JMP User Community
이것이 도움이 되기를 바랍니다.
모두 제일 좋다,
많은 반복 유효성 검사를 하나의 출력 테이블로 자동화하고 요약하려면 어떻게 해야 합니까?판별 분석을 실행하고 계층화된 유효성 검사 열을 사용하여 내 모델의 품질을 확인하고 있습니다.
작업의 특성(알 수 없는 샘플의 출처 분류)을 고려할 때 모델이 견고한지 확인하고 싶습니다.이상적으로는 100개의 유효성 검사 열을 만들고 각각에 대해 한 번씩 분석을 실행한 다음 단일 요약 분류 테이블을 만들고 싶습니다. 100개의 테이블을 수동으로 열고 복사하고 싶지는 않습니다.
여기서는 Classification Counts를 살펴보지만 솔루션은 동일한 출력 테이블 그룹을 결합하는 것일 수 있습니다.
Pro v16을 실행 중입니다(작업이 더 쉬워지면 v17로 업데이트할 수 있음)
미리 감사드립니다, Trevor
Discriminant(
X( :Class for LDA ),
Validation( :Validation 0·7 0·2 0·1 ),
Y(
:"7.2"n, :"3.14"n, :"1.92"n, :"1.9"n, :"1.7"n, :"1.72"n, :"1.88"n, :"1.74"n,
:"1.76"n, :"1.78"n, :"0.98"n, :"0.96"n, :"1.82"n, :"2.4"n, :"2.12"n,
:"1.68"n, :"1.84"n, :"7.92"n, :"2.08"n, :"1.8"n, :"1.86"n, :"1.04"n,
:"3.12"n, :"1.06"n, :"0.94"n, :"2.42"n, :"8.4"n, :"2.46"n, :"7.24"n,
:"2.36"n, :"1.08"n, :"2.38"n, :"2.34"n, :"8.46"n, :"2.44"n, :"8.44"n, :"1"n,
:"2.48"n, :"1.48"n, :"1.66"n, :"1.94"n, :"2.14"n, :"8.42"n, :"3.16"n,
:"8.52"n, :"7.46"n, :"2.54"n, :"3.02"n, :"8.38"n, :"3.18"n
),
Discriminant Method( "Wide Linear" ),
Show Biplot Rays( 0 ),
Canonical 3D Plot( 1, Frame3D( Set Rotation( -54, 0, 38 ) ) ),
Show Classification Counts( 1 ),
Use Matrix Columns( 1 ),
Cross Validate by Excluded Rows( 1 )
)
데이터 혼합 및 정리예측 모델링 및 기계 학습
