予測因子スクリーニングの質問一般的な質問です - 予測子スクリーニング プラットフォームについて、特定の応答出力 (製品収量など) に関連する変数を見つけようとしている場合、別の応答変数を取り込んで「X」ボックスに追加することはありますか? 「不純物」とかその辺のこと？それとも、「X」ボックスに説明変数のみを含めるべきでしょうか?
データの探索と視覚化予測モデリングと機械学習予測因子スクリーニングの質問についてこんにちは@mjz5448 さん
正式な回答と「哲学的/概念的/方法論的」な回答の 2 つの回答を提供します。
- 正式な回答: JMP ヘルプの「 予測子スクリーニング」に関するセクションを読むと、「予測子スクリーニング プラットフォームは、結果を予測する能力について多くの予測子をスクリーニングする方法を提供します」と書かれています。したがって、質問に直接答えると、要因/説明変数は X パネルに入力され、応答は「Y、応答」パネルに入力されます。
- 概念的/方法論的回答: 予測子スクリーニングは、さまざまな応答の重要な予測子の識別を支援するために設計されたツールです。これは、ブートストラップ フォレストに基づいています (ランダム フォレストの仕組みをよりよく理解するには、 ドキュメントや Web 上の多くのリソースを読むことができます)。
予測モデルの目的は何ですか? 定義は多数考えられますが、一般的には、将来のイベントや結果を予測するために使用されるという点で一致する傾向があります。実験データのコンテキストでは、予測モデルは、モデルに基づいて、架空の (= まだ実際には実現されていない) 実験の最も可能性の高い結果を予測するために使用されます。したがって、Predictor スクリーニング プラットフォームで任意の変数を「X」として使用している場合、この情報は実験を行わなくても予測に使用できるはずです。あなたの回答は、実際に行われた特定の実験の測定値であるため、予測の時点では利用できないため、そうではありません。
Graph BuilderやMultivariateなどの他のプラットフォームのおかげで、データ内のパターンや応答間の相関関係を確認することは依然として興味深いことです。
この回答があなたにとって意味のあるものであることを願っています。
