ビデオは、JMP 18 および JMP Pro 18 を使用して 2025 年 3 月に録画されました。
複雑なプロセスを扱っていて、想定外の変数が予測に影響を与える可能性はありますか？複雑な相互作用の結果に影響を与える要因の妥当性を特定するのに苦労することがありますか？共線的な要因がプロセス改善プロジェクトの効率を阻害していませんか？
このJMPマスターセッションでは、機械学習ツールを用いて、航空業界向けの精密機械部品の切削に最適な条件を決定するケーススタディを行います。以下の方法をご覧ください。
- データを調べて、可能性のある共線的関係をグラフィカルに明らかにします。
- 単純な線形回帰モデルを調査し、それが十分ではない理由を判断します。
- JMP Pro の機械学習ツールを使用して、共線効果を正確に識別して処理するモデルを構築および評価します。
ライブ ウェビナーで@Peter_Politoとビル・ウォーリーが回答した質問:
質問： PCA とニューラル ネットワークは JMP で実行できますか、それとも JMP Pro が必要ですか?
答え:どちらも通常のJMPに含まれています。JMPのニューラルネットワークでは単一の活性化関数が提供されますが、JMP Proのニューラルネットワークでは複数の活性化関数、ブースティング、モデル検証も提供されます。
質問： VIF では、データ内に繰り返し測定が必要ですか?
答え:いいえ。代わりに、モデルの変動を理解するには繰り返し測定が役立ちます。
質問： Can we use RSM on Principal Components?
答え: Yes.
質問：ランダムフォレストについてお話いただきましたが、JMPでそのような分析は可能ですか？もし可能であれば、基準（ジニ係数、エントロピーなど）を指定できますか？
答え:これを「ブートストラップフォレスト」と呼びます。JMP Proで利用できます。
質問： Will you please review VIF?
答え:Vバランスインフレ率（VIF）は、分布が正規分布の場合、モデルの各項で使用できます。高VIF値はモデル内の項間の共線性の問題を示しています。VIFを確認するには、パラメータ推定値テーブルを右クリックし、「列」を選択 >VIFを使用するか、適合モデルオプションの「最小二乗適合」、「応答適合」、「混合適合」の設定で設定してください。VIFの詳細については、以下のビデオをご覧ください。
