예측자 선별 질문일반적인 질문입니다. 예측 선별 플랫폼의 경우 특정 응답 출력(예: 제품 수율)과 관련된 변수를 찾으려는 경우 다른 응답 변수를 가져와 "X" 상자에 추가하시겠습니까? "불순물"이나 그 라인에 따른 뭔가? 아니면 "X" 상자에 설명 변수만 가져와야 합니까?
데이터 탐색 및 시각화예측 모델링 및 기계 학습Re: 예측자 선별 질문안녕하세요 @mjz5448 님 ,
나는 공식적인 답변과 "철학적/개념적/방법론적" 답변이라는 두 가지 답변을 제공할 것입니다.
- 공식적인 답변 : 예측자 선별 에 대한 JMP 도움말 섹션을 읽으면 " 예측자 선별 플랫폼은 결과를 예측하는 능력에 대해 많은 예측자를 선별하는 방법을 제공합니다 "라는 내용을 읽을 수 있습니다. 따라서 질문에 직접 답하기 위해 요인/설명 변수는 X 패널로 이동하고 응답은 "Y, 반응" 패널로 이동합니다.
- 개념적/방법론적 답변 : 예측자 선별은 다양한 반응에 대한 중요한 예측자를 식별하는 데 도움을 주기 위해 설계된 도구입니다. 이는 Bootstrap Forest를 기반으로 합니다(Random Forest의 작동 방식을 더 잘 알아보려면 웹에서 설명서 와 많은 리소스를 읽을 수 있습니다).
예측 모델의 목적은 무엇입니까? 가능한 정의는 많지만 일반적으로 미래의 사건이나 결과에 대한 예측을 위해 사용된다는 사실에 부합하는 경향이 있습니다. 실험 데이터의 맥락에서 예측 모델은 모델을 기반으로 가상의(= 아직 실제로 실현되지 않은) 실험의 가장 가능성 있는 결과를 예측하기 위해 사용됩니다. 따라서 예측자 선별 플랫폼에서 변수를 "X"로 사용하는 경우 이는 실험을 수행하지 않고도 이 정보를 예측에 사용할 수 있어야 함을 의미합니다. 실제로 수행된 특정 실험을 측정한 것이므로 귀하의 응답에는 해당되지 않습니다. 따라서 예측 시점에는 이 정보를 사용할 수 없습니다.
Graph Builder 및 Multivariate 와 같은 다른 플랫폼 덕분에 데이터의 패턴과 응답 간의 상관 관계를 확인하는 것은 여전히 흥미로울 수 있습니다.
이 답변이 귀하에게 의미가 있기를 바랍니다.
