JMPコミュニティの皆様
同様の投稿を見つけようとしましたが、今のところ私の疑問に答えているものはありません。
こちらにもダミーデータを添付しました。
私は、要因と応答の影響をプロファイルし、定量化するためにデータマイニングを行っています。
簡単に言うと、2 つの要因 (2 つのレベルのカテゴリ) と、パーセンテージである 1 つの応答 (収量損失) があります。
各日の収穫量損失と、その日に使用した 2 つの要素のレベルを記録します。
毎日、生産量は異なります。
私が使用しているモデリング手法はパーティションです。
パーティションは、以下の出力に示すように、平均パーセンテージを直接計算します。
生産量は毎日異なるため、Partition が単純に収量損失率の平均を計算するのは正確ではありません。
私の質問は次のとおりです:
1. この場合、Partition を使用して平均加重パーセンテージをどのように計算しますか? Partition Platform に「重み」のオプションがありますが、どのように使用すればよいかわかりません。
2. Partition には、Mean の代わりに Median を使用できる機能はありますか? (収量損失の分布は一般に歪んでいるため)。
アドバイスありがとうございます。
ザッピー
こんにちは@ザッピー 、
1 日あたりのバッチ数/数量の列を追加し、パーティション プラットフォームを起動するときにこの情報を頻度情報として使用することもできます。https: //www.jmp.com/support/help/en/18.2/#page/jmp/launch-the-partition-platform.shtml#ww1276002
決定木は平均値に基づいて直接分割を作成するわけではありません。詳しくはhttps://www.jmp.com/support/help/ja/18.2/#page/jmp/statistical-details-for-the-splitting-criterion.shtml#ww1277127をご覧ください。そのため、プラットフォームを直接使用することで、依然として貴重な洞察を得ることができると思います。
そうでない場合は、まず生データを値のクラスに分割するか、生データを対数変換（分布がほぼ対数正規分布の場合）してから、Decision Tree でパーティション分割するなどして、データを変換してみることができますか?
この回答がお役に立てれば幸いです。
