Cosa ha ispirato questa richiesta di lista dei desideri?JMP è un ottimo strumento per l'esplorazione dei dati e aiuta a creare rapidamente prototipi per modelli predittivi, per vedere se c'è un valore aggiunto nello spingere ulteriormente l'analisi e la modellazione.
Osservando il pannello "Statistiche generali" per un argomento di classificazione, trovo che potrebbero mancare alcune metriche prestazionali utilizzate frequentemente nel mondo del machine learning/data science.
Di seguito sono riportate le metriche attualmente visualizzate per un argomento di classificazione (esempio da una foresta bootstrap):
Qual è il miglioramento che vorresti vedere?Vorrei vedere visualizzati i parametri prestazionali comunemente utilizzati per la classificazione, come sensibilità, specificità, precisione, accuratezza, punteggio F1, coefficiente di correlazione di Matthews...
Forse direttamente sotto la matrice di confusione?
Ecco le possibili metriche in uso per gli argomenti di classificazione da un calcolatore online, con le formule spiegate: Matrice di confusione - Calcolatrice online (onlineconfusionmatrix.com)
Perché questa idea è importante?Poiché JMP sta cercando di colmare il divario tra il mondo della statistica e quello del machine learning integrando diversi modelli di queste due mentalità di modellazione in un'unica piattaforma, avrebbe senso integrare anche le metriche delle prestazioni del machine learning nei risultati di un modello di classificazione, al fine di avere tutte le informazioni nello stesso posto ed essere in grado di parlare la stessa lingua comune.
