레벨: 중급
예측 모델링은 대상 결과를 가장 정확하게 예측하는 모델과 그 조합을 찾는 것입니다. 그러나 모든 문제(또는 데이터)가 동일하게 발생하는 것은 아닙니다. 어떤 시나리오에서도 몇 가지 예측 모델을 적용할 수 있으며 다른 한편으로는 모든 문제를 해결할 수 있는 하나의 모델이 존재하지는 않습니다. 회귀 모델이 최상의 성능을 발휘할 수도 있고, 수목 모델과 신경망이 최상의 성능을 발휘할 수도 있습니다.
최상의 성능을 발휘하는 모델을 찾을 때 교차 검증을 사용하여 사용 가능한 모든 모델을 한 번에 맞출 수 있습니다. 그런 다음 개별 모델을 데이터 테이블이나 수식 저장소에 저장하고 "모델 비교"를 사용하여 검증 세트의 모델 성능을 비교하고 최적의 모델을 선택할 수 있습니다. JMP Pro 16에 탑재된 새로운 모델 스크리닝 플랫폼으로 이 워크플로우가 효율화되었습니다. 본 발표에서는 모델 스크리닝을 사용하여 적합성, 검증, 비교, 탐색 및 선택을 동시에 수행하고 최적의 예측 모델을 도입하는 방법을 배웁니다.
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