Niveau : Intermédiaire
La modélisation prédictive consiste à trouver le modèle ou la combinaison de modèles qui prédit le plus précisément le résultat souhaité. Mais tous les problèmes (ou données) ne sont pas égaux. Plusieurs modèles prédictifs peuvent être appliqués à n’importe quel scénario, et d’un autre côté, il n’existe pas de modèle unique capable de résoudre tous les problèmes. Parfois, un modèle de régression est plus performant, et parfois un modèle arborescent ou un réseau neuronal est plus performant.
Lorsque vous recherchez le modèle le plus performant, vous pouvez utiliser la validation croisée pour adapter simultanément tous les modèles disponibles. Vous pouvez ensuite enregistrer des modèles individuels dans des tableaux de données ou des dépôts de formules et utiliser Model Compare pour comparer les performances des modèles de votre ensemble de validation et choisir le meilleur modèle. La nouvelle plateforme de sélection de modèles de JMP Pro 16 rationalise ce flux de travail. Dans cette présentation, vous apprendrez à utiliser le filtrage de modèles pour simultanément ajuster, valider, comparer, explorer et sélectionner pour introduire le meilleur modèle prédictif.
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