預測建模中的參數調整在預測建模平台中，最好有類似替代混淆矩陣截斷的選項來變更多個值迭代步驟的各種調整參數。例如，在分區中，以 1 為增量在 3 到 10 之間改變最小分割大小（與其他參數類似）。我意識到使用腳本中的循環來實現這一點並不困難，但如果它像混淆矩陣截止範例一樣簡單，或者在進行分析時將變數放入「By」框中的工作方式，那就太好了。這樣就可以很容易地檢查各種性能指標如何隨著調整參數的變化而變化。
根據我的經驗，JMP 中的大多數預設參數都工作得很好，但測試這是否屬實變得乏味。此建議將使此測試自動化，並更容易確定是否覆蓋預設值。
自動化和腳本編寫數據探索和視覺化預測建模和機器學習回复：預測建模中的參數調整 - 狀態更改為：已確認你好@dale_lehman ， 謝謝你的建議！ 我們已收到您的請求並將予以考慮。
回复：預測建模中的參數調整我完全支持這個提議。 在建模中經常遇到所謂的超參數調整。 嗯，包括這個選項將使 JMP Pro 比其他數據分析軟件更具競爭力，例如 ML 建模，例如 Matlab。
