予測モデリングにおける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応じてさまざまなチューニング パラメータを変更するための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、最小分割サイズを 3 から 10 の間で 1 ずつ増分して変更します (他のパラメータについても同様)。スクリプトのループを使用してこれを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力する方法と同じくらい簡単であれば便利です。そうすれば、チューニング パラメータが変化すると、さまざまなパフォーマンス測定がどのように変化するかを簡単に調べることができます。
私の経験では、JMP のデフォルト パラメータのほとんどは問題なく動作しますが、そ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判断が容易になります。
自動化とスクリプトデータの探索と視覚化予測モデリングと機械学習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。
