Was hat Sie zu dieser Wunschliste inspiriert? JMP ist ein großartiges Tool zur Datenexploration und hilft Ihnen dabei, schnell Prototypen für prädiktive Modelle zu erstellen, um zu sehen, ob es einen Mehrwert bietet, die Analyse und Modellierung weiter voranzutreiben.
Wenn ich mir das Panel „Gesamtstatistik“ zu einem Klassifizierungsthema ansehe, stelle ich fest, dass möglicherweise einige Leistungsmetriken fehlen, die in der Welt des maschinellen Lernens/der Datenwissenschaft häufig verwendet werden.
Hier sind die Metriken, die aktuell für ein Klassifizierungsthema angezeigt werden (Beispiel aus einem Bootstrap-Forest):
Welche Verbesserung würden Sie gerne sehen? Ich würde gerne häufig verwendete Leistungsmetriken für die Klassifizierung angezeigt sehen, wie Sensibilität, Spezifität, Präzision, Genauigkeit, F1-Score, Matthews-Korrelationskoeffizient ...
Vielleicht direkt unter der Verwirrungsmatrix?
Hier sind die möglichen Metriken für Klassifizierungsthemen aus einem Online-Rechner mit Erläuterung der Formeln: Confusion Matrix – Online-Rechner (onlineconfusionmatrix.com)
Warum ist diese Idee wichtig? Da JMP versucht, die Lücke zwischen der Welt der Statistik und des maschinellen Lernens zu schließen, indem mehrere Modelle aus diesen beiden Modellierungs-Denkweisen in einer Plattform integriert werden, wäre es sinnvoll, auch Leistungsmetriken des maschinellen Lernens in die Ergebnisse eines Klassifizierungsmodells zu integrieren, um alle Informationen am gleichen Ort zu haben und die gleiche gemeinsame Sprache sprechen zu können.
