¿Qué inspiró esta solicitud de lista de deseos?
Me encontré con la situación al intentar realizar una clasificación con varios algoritmos de aprendizaje automático en datos DoE de relleno de espacio mixto (presentación aquí: https://community.jmp.com/t5/Online-Abstracts/Synergy-Between-Design-of-Experiments -y-Machine-Learning-para/ec-p/708147#M2 ).
Para presentar los resultados de una manera visual y clara, quería graficar gráficas ternarias con respuestas continuas que expresaran el cambio de clases, así que opté por la probabilidad de clase favorita. Pero tuve que hacer una solución para crear el gráfico, ya que el gráfico ternario requiere una columna de fórmula, así que lo hice en dos pasos:
- Cree un modelo de clasificación (SVM) y haga clic en "Guardar fórmula de predicción". La predicción de clase es una columna de fórmula, pero no las columnas de probabilidades calculadas para cada clase.
- Cree un modelo con las mismas variables de entrada/X, pero la respuesta es la columna de probabilidades de clase favorita. Luego puedo guardar la fórmula de probabilidad y usarla en el gráfico ternario.
¿Cuál es la mejora que le gustaría ver? Como en la plataforma del modelo el cálculo de las probabilidades de clase ya se realiza para predecir las diferentes clases, me gustaría guardar las probabilidades de clase calculadas como columnas de fórmula en la tabla de datos. Esta sería una opción más sencilla, requeriría menos soluciones alternativas y evitaría especificaciones erróneas del modelo en el segundo paso.
¿Por qué es importante esta idea? El gráfico ternario o el gráfico de superficie son herramientas esenciales para visualizar y comprender mejor los comportamientos de los modelos RSM/Mixture. Con respuestas/clases categóricas, es difícil representar correcta y continuamente la variación en el espacio experimental, y creo que usar la fórmula de probabilidades calculadas de clase favorita podría ayudar a mejorar la comprensión de la influencia y la importancia de los factores en las respuestas categóricas.
