Qu'est-ce qui a inspiré cette demande de liste de souhaits ? JMP est un excellent outil d'exploration de données et permet de créer rapidement des prototypes de modèles prédictifs, afin de voir s'il y a une valeur ajoutée à pousser plus loin l'analyse et la modélisation.
En regardant le panneau « Statistiques globales » pour un sujet de classification, je constate qu'il peut manquer certaines mesures de performances fréquemment utilisées dans le monde de l'apprentissage automatique/de la science des données.
Voici les métriques actuellement affichées pour un sujet de classification (exemple issu d'une forêt bootstrap) :
Quelle est l’amélioration que vous souhaiteriez voir ? J'aimerais voir affichées les mesures de performance couramment utilisées pour la classification, telles que la sensibilité, la spécificité, la précision, l'exactitude, le score F1, le coefficient de corrélation de Matthews...
Peut-être directement sous la matrice de Confusion ?
Voici les métriques possibles utilisées pour les sujets de classification à partir d'un calculateur en ligne, avec les formules expliquées : Confusion Matrix - Calculateur en ligne (onlineconfusionmatrix.com)
Pourquoi cette idée est-elle importante ? Alors que JMP tente de combler le fossé entre les mondes des statistiques et du Machine Learning en intégrant plusieurs modèles issus de ces deux mentalités de modélisation dans une seule plateforme, il serait logique d'intégrer également les mesures de performances du Machine Learning dans les résultats d'un modèle de classification, afin de avoir toutes les informations au même endroit et pouvoir parler le même langage commun.
