JMP Pro を使用して、空間参照 (緯度、経度) データに対して機械学習を行うことはできますか?こんにちは - 一連の空間データ (緯度、経度、変数 1 (数値)、変数 2 (数値)、変数 3 (分類された名目値 - つまり 4 つの値のいずれか) に対して機械学習を行う最適な方法を検討しています。JMP Pro はこれに使用できますか?推奨されるチュートリアルや例はありますか?
私の目標は、上記の残りのすべての入力に基づいて変数 1 を予測することです。ありがとう！
JMPプロ17を使用しています。
予測モデリングと機械学習Re: JMP Pro を使用して、空間参照 (緯度、経度) データの機械学習を行うことはできますか?モデル スクリーニング ツールは、データに対してさまざまなモデリング手法を一度にテストできます。@donmcormack投稿しました素晴らしい紹介ビデオはこちら。
Re: JMP Pro を使用して、空間参照 (緯度、経度) データの機械学習を行うことはできますか?ありがとうジェド。私の主な質問は、JMP Pro に空間的な回帰をモデル化するときのコンポーネント。あなたのリンクを見てみましょう。
Re: JMP Pro を使用して、空間参照 (緯度、経度) データの機械学習を行うことはできますか?紹介ビデオを見たところ、モデル スクリーニング プラットフォームの堅牢な機能がわかりました。ただし、私の x、y 座標が利用可能なモデル化された回帰にどのように含まれるのかはまだわかりません。の位置私のデータは、地下水までの深さなどの他の変数と同じくらい結果（および予測結果）を左右します（私は、汚染物質の放出からの距離など、いくつかの変数の関数として地下水の汚染物質濃度を予測しています）。問題は、X、Y 位置を JMP Pro のモデル化された予測の一部にできるかということです。
Re: JMP Pro を使用して、空間参照 (緯度、経度) データの機械学習を行うことはできますか?こんにちは@learning_JSL 、
はい、JMP Pro はこれをモデル化できます。 モデル化している応答 (Y) 変数が 1 つあり、他の変数はモデル内のすべての因子 (X) であるように思えます。
JMP Pro はこれをさまざまな方法で実行できます。その 1 つはモデル スクリーニングです。これは優れたツールですが、各モデリング方法のデフォルト設定のみを参照し、これが常に最適なモデルであるとは限りません。そのプラットフォームを使用するときは、そのことに留意してください。
JMP Pro は、一般化回帰、ブースト ツリー、ブートストラップ フォレスト、ニューラル ネット、SVM、K 最近傍法、XGBoost などのさまざまなプラットフォームを使用してデータをモデル化できます。 これらの方法はどれも対象のデータを処理できますが、それぞれに利点と欠点があるため、さまざまな方法をすべて使用してデータをモデル化し、次に、モデルのトレーニングと検証に使用されなかった、まったく異なるデータ セット -- この部分のテスト データ セットを保存する必要があります。
そうは言っても、データをトレーニング データ セットと検証データ セットに分割し、[分析] > [予測モデリング] > [検証列の作成] を選択して、応答列 (変数 1 だと思います) で層別化することもできます。 ただし、これは、さまざまなモデルを相互に比較するためのテスト データとして使用されるデータ テーブルを分割した後で行ってください。
どちらの方法を使用する場合でも、応答列をモデル化することになり、モデル化されたデータを列式としてデータ テーブルに保存できます。 その後、モデルに対してさまざまな種類の分析を実行して、適合度がどの程度優れているかを判断できます。
データテーブルを共有していただければ、喜んでサンプルを実行させていただきます。 機密情報がある場合は、いつでも「テーブル > 匿名化」で「匿名化」できます。また、実際のエントリが何であるかを共有できない場合は、列をカテゴリ A、B、C、D に再コード化することもできます。
お役に立てれば、
DS
Re: JMP Pro を使用して、空間参照 (緯度、経度) データの機械学習を行うことはできますか?DSさん、本当にありがとうございました。丁寧な対応に感謝しています。 私の主な質問は、モデル化された回帰を実行するときに、JMP Pro が空間座標に関連付けられたデータを考慮できるかどうかです。JMP Pro は私の予測変数を組み込むことができないと考えるべきですか?場所(各 X 予測子は緯度と経度に関連付けられており、予測子の位置は、同様に緯度と経度を持つ応答変数 Y にどのように影響するかに影響します)?つまり、実際にはこれも空間回帰です。(ArcPro には Python API を利用した機械学習用のツールがありますが、私は ArcGIS よりも JMP プラットフォームを好むため、JMP Pro にもこれを実行できる機能があることを期待していました。)
Re: JMP Pro を使用して、空間参照 (緯度、経度) データの機械学習を行うことはできますか?空間データに関する懸念が地理座標の可変グリッド間隔である場合は、この曲率/変動を考慮して予測曲線を形成するため、ブースト ニューラル モデルのようなものが適している可能性があります。 JMP のサンプル データを使用して、座標に基づいて 1 月の気温を予測するサンプル ワークフローを添付しました。
また、JMP は Python で実行/統合できるため、同じ Python パッケージを JMP から直接使用できる可能性があります。 こちらですいくつかの例へのリンク。
Re: JMP Pro を使用して、空間参照 (緯度、経度) データの機械学習を行うことはできますか?素晴らしい。見てみましょう。ありがとう！
Re: JMP Pro を使用して、空間参照 (緯度、経度) データで機械学習を実行できますか?こんにちは、SDF1 さん。昨年の質問に回答していただき、データセットを整理している最中に、この件についてフォローアップしたいと考えていました。JMP Pro 17 で機械学習アルゴリズムを実行し、7 つの変数 (X1、X2、...X7) に基づいて Y を予測したいと思います。そのうち 2 つは空間座標 (緯度と経度) です。326 レコードの一部をトレーニング セットとして使用し、一部を検証/テスト セットとして使用します。サンプル データセットを添付しました。
JMP Pro には、この地理空間 (緯度/経度) データセットで「機械学習」を行う機能が備わっていますか? また、備わっている場合、私のワークフローに適した開始点またはテスト タイプをお勧めいただけますか? よろしくお願いします!
Re: JMP Pro を使用して、空間参照 (緯度、経度) データで機械学習を実行できますか?こんにちは、SDF1 さん。最近はこのような問題に取り組んでいないかもしれないと気付いたので、私もディスカッション ボードに投稿します。JMP Pro を使用して、予測値を含むデータセットで機械学習予測を行うにはどうすればいいですか? - JMP ユーザー コミュニティ
ありがとう。
