Ajuste de parámetros en modelado predictivoEn la plataforma de modelado predictivo, sería bueno tener opciones, similares a los límites alternativos de la matriz de confusión, para cambiar varios parámetros de ajuste para una serie de pasos iterativos de valores. Por ejemplo, en una partición, varíe el tamaño mínimo de división entre 3 y 10 en incrementos de 1 (de manera similar para los demás parámetros). Me doy cuenta de que esto no es difícil de lograr con un bucle en un script, pero sería bueno si fuera tan fácil como con el ejemplo de corte de la matriz de confusión, o la forma en que funciona para colocar una variable en el cuadro Por al realizar un análisis. . Entonces sería fácil examinar cómo cambian varias medidas de rendimiento a medida que varían los parámetros de ajuste.
Según mi experiencia, la mayoría de los parámetros predeterminados en JMP funcionan bastante bien, pero resulta tedioso comprobar si esto es cierto o no. Esta sugerencia automatizaría estas pruebas y facilitaría la determinación de si se anulan o no los valores predeterminados.
Automatización y secuencias de comandosExploración y visualización de datosModelado predictivo y aprendizaje automáticoRe: Ajuste de parámetros en Modelado predictivo - Estado cambiado a: ReconocidoHola @dale_lehman , ¡Gracias por su sugerencia! Hemos capturado su solicitud y la tomaremos en consideración.
Re: Ajuste de parámetros en el modelado predictivoApoyo totalmente esta propuesta. El llamado ajuste hiperparamétrico que se encuentra con frecuencia en el modelado. Bueno, incluir esta opción hará que JMP Pro sea mucho más competitivo que otro software para el análisis de datos, el modelado ML como Matlab, por ejemplo.
