このウィッシュリストリクエストのきっかけは何ですか?JMP はデータ探索のための優れたツールであり、分析とモデリングをさらに推進することに付加価値があるかどうかを確認するために、予測モデルのプロトタイプを迅速に構築するのに役立ちます。
分類トピックの「全体統計」パネルを見ると、機械学習/データ サイエンスの世界で頻繁に使用されるいくつかのパフォーマンス メトリックが欠落している可能性があることがわかります。
分類トピックに対して現在表示されているメトリクスは次のとおりです (ブートストラップ フォレストの例)。
改善してほしいことは何ですか?感度、特異度、精度、精度、F1 スコア、マシューズ相関係数など、分類によく使用されるパフォーマンス指標を表示したいと考えています。
おそらく混乱マトリックスの直下でしょうか?
ここでは、オンライン計算機から分類トピックに使用される可能性のあるメトリクスと、その式の説明を示します。混同行列 - オンライン計算機 (onlineconfusionmatrix.com)
この考え方がなぜ重要なのでしょうか?JMP は、これら 2 つのモデリングの考え方からのいくつかのモデルを 1 つのプラットフォームに統合することで、統計と機械学習の世界の間のギャップを埋めようとしているため、分類モデルの結果に機械学習のパフォーマンス メトリクスも統合することは理にかなっています。すべての情報が同じ場所にあり、同じ共通言語を話すことができます。
