Modellscreening vs. ModellvergleichIch habe Daten aus verschiedenen DoEs in einer einzigen Datenmatrixtabelle zusammengefasst. Jetzt versuche ich, das beste Vorhersagemodell auszuwählen, das zu meinen Daten passt.
Welche JMP-Plattform ist die beste? Sollte ich einen Modellvergleich oder ein Modellscreening nutzen? Ich bin mir nicht sicher, welche Plattform zu meinem Zweck und meinen Daten passt. Gibt es Literatur oder ein Webinar, anhand dessen ich die Hauptunterschiede zwischen den beiden Plattformen verstehen kann?
Vielen Dank.
Prädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Modellscreening vs. ModellvergleichWas ist dein Zweck? Suchen Sie ein Erklärungsmodell oder ein Vorhersagemodell?
Betreff: Modellscreening vs. ModellvergleichSchau dir das an:
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/analytically-looking/to-explain-or-predict-that-is-the-question.html
Betreff: Modellscreening vs. ModellvergleichIch glaube, dass Sie zwischen Modellvergleich und Modellscreening das Modellscreening benötigen. Denn beim Modellvergleich müssen Sie zuerst Modelle erstellen und aus diesen Modellen Vorhersagespalten generieren. Es klingt, als ob Sie noch keine bestimmten Modelle kennen, die Sie bevorzugen. Dann bietet Ihnen das Modellscreening eine Liste beliebter Vorhersagemodelle.
Sie können, wie Sie sehen, mehrere Ys eingeben. Generell müssen Sie Ihre Entscheidung immer noch für jeweils eine Antwort treffen. Die Software ist so konzipiert, dass sie Ihnen hilft, für jedes Y das beste Modell zu finden. Wenn Ihr Gesamtkriterium nicht dem „Finden des besten Modells für einzelnes Y“ entspricht, müssen Sie es genauer ausführen.
Betreff: Modellscreening vs. Modellvergleich
Ich habe einige experimentelle Designs im Rahmen der Formulierungsoptimierung (kundenspezifische Designs und Mischungsdesigns) erstellt, mit dem Hauptziel, die Auswirkungen jeder der Variablen auf die Reaktion zu verstehen – die Freisetzung des Arzneimittels zu verschiedenen Zeitpunkten. Jetzt möchte ich ein Vorhersagemodell für die Freisetzung des Arzneimittels erstellen, das auf einer allgemeinen Datenmatrix basiert, die alle verschiedenen DoEs aggregiert. Ist das sinnvoll? Zu diesem Zweck denke ich darüber nach, ein Modellscreening durchzuführen, um das beste Vorhersagemodell auszuwählen.
Darüber hinaus wird in der Modell-Screening-Plattform der Modellbericht für jede kontinuierliche Antwort (Y) angezeigt. Ist es möglich, alle Antworten gleichzeitig zu modellieren? Ich habe 7 kontinuierliche Antworten. Wie kann ich also das beste Vorhersagemodell für die gesamten Matrixdaten auswählen?
Es tut mir leid, wenn ich mich unklar ausgedrückt habe.
Vielen Dank für deine Hilfe!
