このプラットフォームを使用すると、データに適合した複数の統計モデルのパフォーマンスを要約および比較できます。異なる統計モデルの適合に関する詳細については、該当するガイドをご覧ください。
モデル比較 – 連続応答
例： 体脂肪.jmpデータを使用して体脂肪率を予測します。データテーブルに保存された複数のモデルの計算式は、列パネルの「予測式」にグループ化されています。これらのモデルは、検証データにおけるモデルのパフォーマンスに基づいて選択されています。
- データ テーブルから、 [分析] > [予測モデリング] > [モデルの比較]を選択します。
- 「列の選択」から予測式の列を選択し、 「Y,予測子」をクリックします。列が選択されていない場合、JMPはデータテーブルに保存されているすべての予測式を使用します。
- 「列オプション」リストから「検証」を選択し、「基準」をクリックします。 「OK」をクリックします。JMPでは、異なるモデルの性能を比較するために、以下の統計量が表示されます（「検証セット」の統計量が表示されます）。
- RSquare（高いほど良い）
- RASE: 平均二乗誤差（RMSEと同様ですが、競合モデルと比較できます）
- AAE: 平均絶対誤差（誤差の大きさの尺度）
モデル比較 – カテゴリ応答
例: Equity.jmpデータでは、複数の予測変数の関数として「Bad」を予測しています。この例では、データはトレーニングセット、検証セット、テストセットに分割されています。
選択した予測モデル（検証付き）を作成し、上記の手順 1 ～ 3 に従って、検証列の各値のモデル統計を生成します。
- 誤分類率およびその他のパフォーマンスの尺度が提供されます。
- 赤い三角形の下の「決定しきい値」を選択すると、さまざまなカットオフ基準を使用して正解/不正解の分類率を比較するためのインタラクティブ ツールが起動します。
- ROC 曲線、リフト曲線、モデル平均化などのオプションは、赤い三角形から利用できます。
- プロファイラーを各モデルごとに表示して、各要因が結果に与える影響を詳細に表示し、さまざまな要因設定の予測を比較することもできます。
モデル比較はフォーミュラデポからも入手できます。
Body Fat.jmp (Help > Sample Data Folder)Body Fat.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ)
Equity.jmp (Help > Sample Data Folder)Equity.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ)
詳細については、 JMP ヘルプの「予測モデルと特殊モデル > モデルの比較」を参照してください。
