Construya un modelo estadístico basado en límites para predecir un resultado continuo en función de múltiples variables predictoras. SVR permite crear formas de límites mucho más flexibles que el método de árbol de regresión (partición).
Regresión de vectores de soporte
- Desde una tabla JMP ® abierta, seleccione Analizar > Modelado predictivo > Máquinas de vectores de soporte.
- Agregue una variable continua desde Seleccionar columnas a la función Y, Respuesta .
- Añade variables predictoras candidatas a la función Factor X .
- Si lo desea, introduzca una columna de validación en la función Validación , como se muestra en este ejemplo. Haga clic en Aceptar .
- Se abre el panel de control de lanzamiento del modelo, que permite seleccionar una función de kernel y sus opciones asociadas. En este ejemplo, se utilizó la configuración predeterminada. Haga clic en Ir . JMP muestra:
- Resumen del modelo que detalla su rendimiento mediante métricas como RASE y R-cuadrado. Aquí vemos que el R-cuadrado es del 89,6 %, un modelo bastante eficaz para describir la variable de resultado.
- Gráfico real vs. predicho que muestra los valores de respuesta reales en el eje Y frente a los valores de respuesta predichos en el eje X. Este gráfico proporciona un medio gráfico para evaluar el rendimiento predictivo del modelo, visualizar la variación de los datos alrededor del modelo ajustado e identificar valores atípicos.
Para visualizar el modelo y el impacto de cada factor en la respuesta prevista, abra el Perfilador , ubicado bajo el triángulo rojo. Los Perfiladores de Contorno y Superficie también están disponibles para visualizar la relación entre los pares de factores y la respuesta prevista.
Se puede acceder a opciones adicionales, como Gráficos de residuos , Guardar predicciones , Guardar fórmula de predicción y Publicar la fórmula de predicción en el depósito de fórmulas desde el triángulo rojo .
Diabetes.jmp (Help > Sample Data Folder)Diabetes.jmp (Ayuda > Carpeta de datos de muestra)
Visite Modelos predictivos y especializados > Máquinas de vectores de soporte en la Ayuda de JMP para obtener más información.
