予測モデリングでのパラメータ調整予測モデリング プラットフォームでは、代替混同行列カットオフと同様に、値の反復ステップの数に対してさまざまな調整パラメーターを変更するオプションがあると便利です。 たとえば、パーティションでは、最小分割サイズを 3 ～ 10 の間で 1 ずつ増分して変更します (他のパラメータも同様)。 これをスクリプト内のループで実現するのは難しくないことはわかっていますが、混同行列のカットオフの例や、分析を行うときに [By] ボックスに変数を入れる方法と同じくらい簡単だったらいいのにと思います。 。 そうすれば、調整パラメータが変化するにつれてさまざまなパフォーマンス指標がどのように変化するかを調べるのは簡単になります。
私の経験では、JMP のデフォルトパラメータのほとんどは非常にうまく機能しますが、これが正しいかどうかをテストするのは面倒です。 この提案により、このテストが自動化され、デフォルトを上書きするかどうかの決定が容易になります。
統計と分析Re: 予測モデリングでのパラメーター調整 - ステータスが「承認済み」に変更されましたやあ@dale_lehman 、 提案ありがとう！ お客様のご要望を承知し、検討させていただきます。
Re: 予測モデリングにおけるパラメータ調整私はこの提案を全面的に支持します。 いわゆるハイパーパラメトリック チューニングはモデリングで頻繁に発生します。 このオプションを含めると、JMP Pro は、たとえば Matlab のような ML モデリングなどのデータ分析において、他のソフトウェアと比べてはるかに競争力が高くなります。
