Frage zum Prädiktor-ScreeningNur eine allgemeine Frage: Wenn Sie für die Predictor Screening-Plattform nach Variablen suchen, die sich auf eine bestimmte Antwortausgabe beziehen (z. B. Produktertrag), würden Sie jemals eine andere Antwortvariable einfügen und diese zum Feld „X“ hinzufügen? „Unreinheit“ oder so ähnlich? Oder sollten Sie nur erklärende Variablen in das „X“-Feld einfügen?
Datenexploration und -visualisierungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Frage zum Prädiktor-ScreeningHallo @mjz5448 ,
Ich werde Ihnen zwei Antworten geben, eine formale und eine „philosophische/konzeptionelle/methodologische“.
- Formale Antwort : Wenn Sie den Abschnitt „ Predictor Screening “ in der JMP-Hilfe lesen, können Sie Folgendes nachlesen: „ Die Predictor Screening-Plattform bietet eine Methode zum Screening vieler Prädiktoren auf ihre Fähigkeit, ein Ergebnis vorherzusagen .“ Um Ihre Frage direkt zu beantworten: Ihre Faktoren/erklärenden Variablen kommen in das X-Feld und Ihre Antworten in das „Y, Antwort“-Feld.
- Konzeptionelle/methodische Antwort : Predictor Screening ist ein Tool, das bei der Identifizierung wichtiger Prädiktoren für verschiedene Antworten helfen soll. Es basiert auf Bootstrap Forest (Sie können die Dokumentation und zahlreiche Ressourcen im Internet lesen, um besser zu verstehen, wie Random Forests funktionieren).
Was ist der Zweck von Vorhersagemodellen? Es gibt viele mögliche Definitionen, aber im Allgemeinen laufen sie darauf hinaus, dass sie verwendet werden, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse zu treffen. Im Kontext experimenteller Daten werden Vorhersagemodelle verwendet, um die wahrscheinlichsten Ergebnisse eines imaginären (= noch nicht praktisch realisierten) Experiments auf der Grundlage eines Modells vorherzusagen. Wenn Sie also in der Predictor-Screening-Plattform eine beliebige Variable als „X“ verwenden, bedeutet dies, dass diese Informationen für die Vorhersage verfügbar sein sollten, ohne dass das Experiment durchgeführt wurde. Dies ist bei Ihrer Antwort nicht der Fall, da es sich um eine Messung eines bestimmten, in der Praxis durchgeführten Experiments handelt und diese Informationen zum Zeitpunkt der Vorhersage daher nicht verfügbar sind.
Dank anderer Plattformen wie Graph Builder und Multivariate kann es immer noch interessant sein, Muster in Ihren Daten und Korrelationen zwischen Antworten zu erkennen.
Ich hoffe, diese Antwort ist für Sie verständlich.
