データマイニングと予測モデリング
以下の方法をご覧ください：
- デモで使用されている製造歩留まりの例を理解する
- パターンを見つける
- 分布を使用して、変数間の関係と変数と応答の関係を調べます。
- グラフビルダーを使用してすべての変数を調べ、アイコンのドラッグアンドドロップを使用してデータに線をフィットさせ、R二乗などの統計情報をオンにし、フィットタイプをインタラクティブに変更し、色を追加して重要な発見を他のユーザーにとって分かりやすくします。
- 探索的モデリングを実行する
- 多変量解析を使用して、変数間に相関関係があるかどうかを確認します。
- 散布図行列を調べ、予測因子スクリーニングを使用して意味のある関係性を見つけます。
- JMP Proの予測モデリングを導入して、非正規応答を処理し、潜在的な過学習を明らかにします。
- 一般化回帰を使用してモデルを作成し、データをランダムに3つのセットに分割します。トレーニングセットはモデルパラメータを推定し、検証セットは項を追加するにつれて予測精度が最高または最低になることでモデルの予測能力を評価し、テストセットはモデル構築から除外され、モデルの予測能力の最終的な独立した評価を提供します。
- 流通方法を選択する
- モデルの過学習（予測能力の過大評価）を避けるため、クロスバリデーション用の検証列を対話的に作成します。
- 複数のモデルを表示する画面（JMP Pro 16の新機能）
- Bootstrap ForestとBoosted Trees（決定木）を使用する
- 関係性を記述するのに十分な数のノードを持つ2層ニューラルネットワークモデルを構築する
- 予測精度を向上させるために、最適な候補モデルを繰り返し改良および再構築する。
- モデルアルゴリズム（スコアコード）をデータテーブルに保存する
注：質疑応答は38分頃から始まります。
JMPジャーナルにはPowerPointスライドが含まれており、.pptxファイルとしても添付されています。PowerPointをスライドとしてJMPジャーナルに追加したい場合は、以下の手順に従ってください。ジャーナルにスライドを取り込むには：
- Brady Brady のJournal Text Sledgehammer アドインをインストールしてください。
- PowerPoint デッキを生成する
- .png（またはその他の画像形式）として保存してください。
- JMPを開き、アドインメニューからJournal Text Sledgehammerを選択します。
- 「ユーティリティ」タブをクリックしてください。
- スライドをクリックしてジャーナルを開く
- 上記3で自動生成されたすべてのスライドを含むフォルダを選択してください。
- フォーマットを選択してください（例：ワイド）
- ジャーナルを保存
リソース
プレゼンターへの質問はありますか？コメントを追加して、 @Jason_Wigginsを使ってジェイソン・ヒギンズに言及してください。
最後に質問することの価値についてのコメントはありますか？ @gail_massariにコメントを追加してください。
予測モデリングと機械学習
