相関データと高次元データの予測モデルの構築相関データや高次元データのモデリングに特化した縮小法など、変数選択法を使用してモデルを適合する方法を学びます。JMP Pro の一般化回帰を使用して、連続、二項、カウント、ゼロ膨張などのさまざまな分布の応答を調べ、他の手法を使用して取得したモデルを比較する方法を確認します。30 分間の簡潔なデモに続いて、15 ～ 30 分間のトピックに関するディスカッションと質疑応答を行います。
このウェビナーでは、検証、ペナルティ手法と適応型手法、モデル選択基準、連続データとカテゴリデータの処理、最大尤度、フォワード選択、Lasso、Double Lasso、Elastic Net、リッジ回帰、2 段階フォワード選択について説明します。
英語JMPをマスターする予測モデリングと機械学習
