@Florent_M Tengo curiosidad por saber más sobre por qué quieres hacer esto. ¿Puedes describir el problema que estás resolviendo con más detalle?
Si entiendo la característica que está solicitando, con un poco de JSL dividirá el modelo de predicción del bosque de arranque en columnas separadas.
Aquí hay un ejemplo:
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)))
);
Gracias @SamGardner !
Tienes razón, usar JSL para ese caso funciona y te agradezco sinceramente tu guión. Sería de ayuda para mí tener esta opción en el menú de guardar fórmula de columna (así como otras métricas como mediana, cuantiles, etc.).
Lo usaré para observar el intervalo de confianza y posiblemente para usar una función de adquisición EI o PI para el modelado sustituto iterativo con variables categóricas (ver https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Bayesian-optimization-add-in/ta-p/496785 ).
Atentamente,
florente
¿Qué inspiró esta solicitud de lista de deseos?
Quería calcular la incertidumbre de la predicción de forma rápida y sencilla para un modelo predictivo sin utilizar embolsado. De hecho, el cálculo del ensacado con el generador de perfiles es bastante lento.
¿Cuál es la mejora que le gustaría ver?
Me gustaría guardar la fórmula de todos los árboles cuando uso Bootstrap Forest Plateform. O al menos la desviación estándar de la distribución.
¿Por qué es importante esta idea?
Esto es muy importante para mí para poder calcular la función de adquisición cuando hago la optimización del modelo sustituto (optimización bayesiana). Intenté utilizar ensacado con la plataforma divisoria, pero el resultado no es satisfactorio. La plataforma del proceso gaussien no trata con variables categóricas.
Gracias por la idea. Investigaremos esto más a fondo. Cualquier detalle adicional que pueda proporcionar sobre por qué y cómo usaría las fórmulas de árbol individuales y sus predicciones y resúmenes de predicciones sería útil a medida que evaluamos esto.
