予測ビニング アドイン回帰モデル (線形回帰、回帰木など) を構築する前に、一部の連続予測変数の離散化バージョンを作成したい場合があります。 このアドインは、教師ありビン分割 (応答列を使用) および教師なしビン分割 (応答列を無視) を行うためのツールを提供します。 必要なビンの最大数を指定した後、ベイジアン情報量基準を使用して最適なビン数が選択され、指定された予測子のビン化されたバージョンが元のデータ テーブルに追加されます。 このアドインは、JMP 10 の新機能を使用して設計されており、以前のバージョンの JMP では動作しません。 たとえば、サンプル データ フォルダーのボストン住宅データを開き、mvalue を応答として使用して、crim、nox、および age をビニングしてみます。
このアドインの詳細については、次を参照してください。このブログ投稿.
分析アプリケーション開発探索的データ分析
