Pregunta de evaluación de predictoresSolo una pregunta general: para la plataforma de detección de Predictor, si está tratando de encontrar variables relacionadas con un resultado de respuesta en particular (por ejemplo, rendimiento del producto), ¿alguna vez incluiría otra variable de respuesta y la agregaría al cuadro "X", como ¿"impureza" o algo por el estilo? ¿O debería incluir únicamente variables explicativas en ese cuadro "X"?
Exploración y visualización de datosModelado predictivo y aprendizaje automáticoRe: Pregunta de evaluación de predictoresHola @mjz5448 ,
Te daré 2 respuestas, una formal y otra "filosófica/conceptual/metodológica".
- Respuesta formal : si lee la sección de ayuda de JMP sobre Predictor Screening , puede leer que " La plataforma Predictor Screening proporciona un método para evaluar muchos predictores por su capacidad para predecir un resultado ". Entonces, para responder directamente a su pregunta, sus factores/variables explicativas van al panel X y sus respuestas van al panel "Y, Respuesta".
- Respuesta conceptual/metodológica : Predictor Screening es una herramienta diseñada para ayudar a identificar predictores importantes para diferentes respuestas. Está basado en Bootstrap Forest (puede leer la documentación y muchos recursos en la web para aprender mejor cómo funcionan los Random Forests).
¿Cuál es el propósito de los modelos predictivos? Hay muchas definiciones posibles, pero en general tienden a alinearse con el hecho de que se utilizan para hacer predicciones sobre eventos o resultados futuros. En el contexto de los datos experimentales, los modelos predictivos se utilizan para predecir los resultados más probables de un experimento imaginario (= aún no realizado en la práctica), basándose en un modelo. Entonces, si está utilizando cualquier variable como "X" en la plataforma de detección Predictor, eso significa que esta información debería estar disponible para usarse en la predicción sin haber realizado el experimento. No es el caso de tu respuesta, ya que es una medición de un experimento específico realizado en la práctica, por lo que esta información no está disponible en el momento de la predicción.
Aún puede ser interesante ver patrones en sus datos y correlaciones entre respuestas gracias a otras plataformas como Graph Builder y Multivariate .
Espero que esta respuesta tenga sentido para ti.
