Élaborez un modèle statistique à frontière pour prédire une variable continue en fonction de plusieurs variables explicatives. La méthode SVR permet de créer des frontières beaucoup plus flexibles que la méthode des arbres de régression (partitionnement).
Régression par vecteurs de support
- Dans un tableau JMP® ouvert, sélectionnez Analyser > Modélisation prédictive > Machines à vecteurs de support.
- Ajoutez une variable continue de la colonne « Sélectionner les colonnes » au rôle Y, Réponse .
- Ajouter des variables prédictives candidates au rôle de facteur X.
- Si vous le souhaitez, ajoutez une colonne de validation au rôle de validation , comme indiqué dans cet exemple. Cliquez sur OK .
- Le panneau de contrôle de lancement du modèle s'ouvre et permet de choisir une fonction noyau et les options associées. Les paramètres par défaut ont été utilisés pour cet exemple. Cliquez sur « Go » . JMP affiche :
- Résumé du modèle détaillant ses performances à l'aide de métriques telles que le RASE et le R². On constate ici que le R² est de 89,6 %, ce qui indique un modèle plutôt performant pour décrire la variable dépendante.
- Le graphique « Valeurs réelles vs valeurs prédites » présente les valeurs de réponse réelles en ordonnée (axe Y) et les valeurs de réponse prédites en abscisse (axe X). Ce graphique permet d'évaluer visuellement la performance prédictive du modèle, de visualiser la variation des données autour du modèle ajusté et d'identifier les valeurs aberrantes.
Pour visualiser le modèle et l'impact de chaque facteur sur la réponse prédite, lancez le Profiler situé sous le triangle rouge. Les Profilers de contour et de surface sont également disponibles pour visualiser la relation entre les paires de facteurs et la réponse prédite.
Des options supplémentaires, telles que les graphiques des résidus , l'enregistrement des prédictions , l'enregistrement de la formule de prédiction et la publication de la formule de prédiction dans le dépôt de formules, sont accessibles à partir du triangle rouge .
Diabetes.jmp (Help > Sample Data Folder)Diabète.jmp (Aide > Dossier de données d'exemple)
Consultez la section Modèles prédictifs et spécialisés > Machines à vecteurs de support dans l'aide de JMP pour en savoir plus.
