Russ Wolfinger와 @SDF1 과 같은 JMP Super-User 덕분에 XGBoost, 신경망, 부트스트랩 포레스트 등에 대한 하이퍼파라미터를 쉽게 조정할 수 있는 애드인이 있지만, 저는 이것이 JMP에 통합되기를 정말 바랍니다. 제가 하고 싶은 한 가지는 여러 Y가 있는 수천 개의 신경망을 테스트하는 것인데, 아직 애드인으로는 할 수 없고(제가 아는 한 XGBoost에서는 전혀 불가능합니다).
때로는 여러 가지를 예측해야 합니다. 예를 들어, 비용을 최소화하면서 프로세스를 최적화하고 싶을 수 있습니다. 여러 JMP 모델링 플랫폼을 사용하면 2-Y 모델을 만든 다음 프로파일러에서 바람직성 분석을 사용하여 이를 수행할 수 있지만 신경망, 부트스트랩 포레스트 또는 표준 최소 제곱을 사용하여 수천 개의 이중 Y 모델을 빌드할 수는 없습니다. 이렇게 하면 JMP Pro가 하드코어 예측 모델링을 수행할 수 있는 용량이 실제로 증가할 것이라고 생각합니다.
안녕하세요 @abmayfield , 이 요청을 제출해 주셔서 감사합니다. 저희 시스템에 포착되었습니다. Russ와 팀이 XGBoost와 Torch에서 이 작업을 정말 잘 해냈다는 말씀이 맞습니다!
아직 보지 못하셨다면 이 추가 기능이 도움이 될 수도 있습니다: https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Neural-Network-Tuning/ta-p/662666
