モデルのスクリーニングとモデルの比較さまざまな DoE からのデータを 1 つのデータ マトリックス テーブルに集約しました。現在、データに適合する最適な予測モデルを選択しようとしています。
どのJMPプラットフォームが最適ですか?モデル比較またはモデル スクリーニングを使用する必要がありますか?どのプラットフォームが自分の目的やデータに適しているかわかりません。 2 つのプラットフォームの主な違いを理解するために使用できる文献やウェビナーはありますか?
どうもありがとう。
予測モデリングと機械学習Re: モデルのスクリーニングとモデルの比較あなたの目的はなんですか？説明モデルまたは予測モデルをお探しですか?
Re: モデルのスクリーニングとモデルの比較これを見て：
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/analytally-speaking/to-explain-or-predict-that-is-the-question.html
Re: モデルスクリーニングとモデル比較モデル比較とモデル スクリーニングのどちらかを選択する場合、モデル スクリーニングの方が適していると思います。モデル比較では、最初にモデルを構築し、それらのモデルから予測列を生成する必要があるためです。まだ、好みのモデルが具体的にわからないようですね。その場合、モデル スクリーニングでは、人気のある予測モデルのリストが提供されます。
ご覧のとおり、複数の Y を入力できます。一般的に、決定は 1 度に 1 つの応答に対して行う必要があります。ソフトウェアは、すべての Y に最適なモデルを見つけるのに役立つように設計されています。全体的な基準が「個々の Y に最適なモデルを見つける」ことと異なる場合は、詳しく説明する必要があります。
Re: モデルスクリーニングとモデル比較
私は、処方最適化のコンテキストでいくつかの実験設計 (カスタム設計と混合設計) を行いました。主な目的は、各変数が応答 (さまざまな時点での薬剤放出) に与える影響を理解することです。現在、さまざまな DoE をすべて集約した一般的なデータ マトリックスに基づいて、薬剤放出の予測モデルを構築したいと考えています。これは理にかなっていますか? そのためには、モデル スクリーニングを実施して、最適な予測モデルを選択することを考えています。
さらに、モデル スクリーニング プラットフォームでは、連続応答 (Y) ごとにモデル レポートが表示されます。すべての応答を同時にモデル化することは可能ですか? 連続応答が 7 つあるので、マトリックス データ全体に最適な予測モデルを選択するにはどうすればよいですか?
分かりにくくて申し訳ありません。
手伝ってくれてどうもありがとう！
