JMP 커뮤니티 여러분,
비슷한 게시물을 찾아보려고 노력했지만 지금까지 제가 갖고 있는 질문에 대한 답변을 제공하는 게시물은 없습니다.
여기에 더미 데이터도 첨부했습니다.
저는 요인 대 응답 효과를 프로파일링하고 정량화하기 위해 데이터 마이닝을 하고 있습니다.
간단히 말해서, 2개의 요인(2개 수준의 범주형)과 1개의 응답(수확량 손실)이 있는데, 이는 백분율입니다.
우리는 매일의 수확량 손실을 그날에 사용하는 2가지 요인 수준과 비교하여 기록합니다.
매일 우리가 생산하는 생산량은 다릅니다.
제가 사용하는 모델링 기술은 파티션입니다.
아래 출력에서 보이는 것처럼 파티션을 직접 계산하여 평균 백분율을 계산합니다.
매일 생산량이 다르기 때문에 Partition에서 단순히 수확량 손실률(%)의 평균을 계산하는 것은 정확하지 않습니다.
제 질문은 다음과 같습니다.
1. 이 경우 Partition을 사용하여 평균 가중 백분율을 어떻게 계산하나요? Partition Platform에 "가중치" 옵션이 있는데, 어떻게 활용해야 할지 잘 모르겠습니다.
2. Partition에서 평균 대신 중앙값을 사용할 수 있는 기능이 있나요? (수확량 손실 분포는 일반적으로 왜곡되어 있기 때문입니다.)
귀하의 조언에 감사드립니다.
활발한
안녕하세요 @활발한 ,
하루당 배치 수/수량을 나타내는 열을 추가하고, Partition 플랫폼을 시작할 때 이 정보를 빈도 정보로 사용할 수 있습니다: https://www.jmp.com/support/help/ko/18.2/#page/jmp/launch-the-partition-platform.shtml#ww1276002
의사결정 트리는 평균값을 기반으로 직접 분할을 생성하지 않습니다. 자세한 내용은 https://www.jmp.com/support/help/en/18.2/#page/jmp/statistical-details-for-the-splitting-criterion.shtml#ww1277127을 참조하세요. 따라서 플랫폼을 직접 사용하여 귀중한 인사이트를 얻을 수 있다고 생각합니다.
그렇지 않다면, 원시 데이터를 값의 클래스로 분류하거나 원시 데이터를 로그 변환한 다음(분포가 대략 로그 정규분포인 경우) 의사 결정 트리로 분할하여 데이터를 변환해 볼 수 있을까요?
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
