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Betreff: Formel zum Speichern von Bäumen bei Verwendung der Bootstrap-Gesamtstruktur – Status geändert in: Neu

@Florent_M Ich bin gespannt, mehr darüber zu erfahren, warum Sie dies tun möchten. Können Sie das Problem, das Sie lösen, genauer beschreiben?

 

Wenn ich die von Ihnen angeforderte Funktion verstehe, teilen Sie das Bootstrap-Forest-Vorhersagemodell mit ein wenig JSL in separate Spalten auf.

Hier ist ein Beispiel:

names default to here(1);

dt=open("$sample_data/bands data.jmp");

bf=dt << Bootstrap Forest(
 Y( :Banding? ),
 X( Column Group( "Predictors" ) ),
 Missing Value Order(
  Low(
   :proof cut, :caliper, :humidity, :roughness, :solvent pct, :ESA Amperage,
   :wax, :hardener, :current density, :anode space ratio, :chrome content
  ),
  High(
   :viscosity, :ink temperature, :blade pressure, :varnish pct,
   :press speed, :ink pct, :ESA Voltage
  )
 ),
 Method( "Bootstrap Forest" ),
 Portion Bootstrap( 1 ),
 Number Terms( 25 ),
 Number Trees( 100 ),
 Go
);
bf << Save Prediction Formula;

bf << Close Window;
c=column(dt, "Prob(Banding?==band)");

/* 
because a bootstrap forest model has the structure
( tree1 + tree2 + ... + treeN)/N

--get the prediction formula expression
--get the argument inside the main parenthesis (the sum of the trees)
--convert that experession to character and use the Words() function to get each tree formula
as a character string into a list
--then iterate through the list and create a new formula column for each tree,
*/


formula_expr=c << get formula;
arg(formula_expr,1);
trees_list=words(char(arg(formula_expr,1)), "+");

for each({tree, ii}, trees_list, 
 ctree = New Column("TREE"||char(ii), numeric, continuous);
 tree=trees_list[ii];
 Eval(parse(substitute("ctree << Set Formula(fff)", "fff", tree)))

);

 

Betreff: Formel zum Speichern von Bäumen bei Verwendung von Bootstrap Forest

Danke @SamGardner !

Sie haben Recht, die Verwendung von JSL für diesen Fall reicht aus, und ich danke Ihnen herzlich für Ihr Skript. Für mich wäre es hilfreich, diese Option im Menü „Spaltenformel speichern“ zu haben (sowie andere Metriken wie Median, Quantile usw.).

Ich werde es verwenden, um einen Blick auf das Konfidenzintervall zu werfen und möglicherweise eine Erfassungsfunktion EI oder PI für die iterative Ersatzmodellierung mit kategorialen Variablen zu verwenden (siehe https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Bayesian-optimization-add-in/ta-p/496785 ).

Beste grüße,

Florent

Formel zum Speichern von Bäumen bei Verwendung von Bootstrap Forest

Was hat diese Wunschlistenanfrage inspiriert?

Ich wollte die Unsicherheit der Vorhersage schnell und einfach für ein Vorhersagemodell berechnen, ohne Bagging zu verwenden. Tatsächlich ist die Berechnung des Bagging mit dem Profiler recht langsam.

 

Welche Verbesserung würden Sie sich wünschen?

 

Ich möchte die Formel „Alle Bäume“ speichern, wenn ich die Bootstrap Forest-Plattenform verwende. Oder zumindest die Standardabweichung der Verteilung.

 

 

Warum ist diese Idee wichtig?

 

Dies ist für mich sehr wichtig, um die Erfassungsfunktion berechnen zu können, wenn ich eine Ersatzmodelloptimierung (Bayes'sche Optimierung) durchführe. Ich habe versucht, die Absackung mit der Trennplattenform zu verwenden, aber das Ergebnis ist nicht zufriedenstellend. Die Plattformform des Gaußschen Prozesses befasst sich nicht mit kategorialen Variablen.

 

 

VersuchsplanungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Formel zum Speichern von Bäumen bei Verwendung der Bootstrap-Gesamtstruktur – Status geändert in: Wird untersucht

Danke für die Idee. Wir werden dies weiter untersuchen. Alle zusätzlichen Details, die Sie dazu angeben können, warum und wie Sie die einzelnen Baumformeln und ihre Vorhersagen und Vorhersagezusammenfassungen verwenden würden, wären bei der Bewertung hilfreich.

Betreff: Formel zum Speichern von Bäumen bei Verwendung eines Bootstrap-Walds – Status geändert in: Bestätigt