예측 모델링의 매개변수 조정예측 모델링 플랫폼에서는 값의 여러 반복 단계에 대해 다양한 조정 매개변수를 변경할 수 있는 대체 혼동 행렬 차단과 유사한 옵션이 있으면 좋을 것입니다. 예를 들어 파티션에서 최소 분할 크기를 3에서 10 사이에서 1씩 증분하여 변경합니다(다른 매개변수의 경우에도 유사). 스크립트의 루프를 사용하면 이 작업을 수행하는 것이 어렵지 않다는 것을 알고 있지만 혼동 행렬 차단 예제처럼 쉬우거나 분석을 수행할 때 By 상자에 변수를 넣는 방식이 작동하면 좋을 것입니다. . 그러면 튜닝 매개변수가 다양해짐에 따라 다양한 성능 측정값이 어떻게 변하는지 조사하는 것이 쉬울 것입니다.
내 경험에 따르면 JMP의 기본 매개변수 대부분은 꽤 잘 작동하지만 이것이 사실인지 여부를 테스트하는 것은 지루한 작업입니다. 이 제안은 이 테스트를 자동화하고 기본값을 재정의할지 여부를 더 쉽게 결정할 수 있게 해줍니다.
자동화 및 스크립팅데이터 탐색 및 시각화예측 모델링 및 기계 학습Re: Predictive Modeling의 매개변수 조정 - 상태가 다음으로 변경됨: 승인됨안녕 @dale_lehman , 당신의 제안에 감사드립니다! 귀하의 요청을 접수했으며 검토하겠습니다.
Re: 예측 모델링의 매개변수 튜닝저는 이 제안을 전적으로 지지합니다. 모델링에서 흔히 볼 수 있는 이른바 하이퍼파라메트릭 튜닝. 음, 이 옵션을 포함하면 JMP Pro가 데이터 분석을 위한 다른 소프트웨어, 예를 들어 Matlab과 같은 ML 모델링에 훨씬 더 경쟁력을 갖게 됩니다.
