이 플랫폼을 사용하여 데이터에 적합한 여러 통계 모델의 성과를 요약하고 비교할 수 있습니다. 다양한 통계 모델 적합에 대한 자세한 내용은 해당 가이드를 참조하세요.
모델 비교 - 연속 반응
예: 체지방.jmp 데이터를 사용하여 체지방률을 예측합니다. 데이터 테이블에 저장된 여러 모델의 공식은 열 패널의 예측 공식 아래에 그룹화되어 있습니다. 모델은 검증 데이터에 대한 모델의 성능을 기반으로 선택되었습니다.
- 데이터 테이블에서 분석 > 예측 모델링 > 모델 비교를 선택합니다.
- [열 선택] 에서 예측 수식 열을 선택하고 [예측 변수]를 클릭합니다. 열을 선택하지 않으면 JMP는 데이터 테이블에 저장된 모든 예측 수식을 사용합니다.
- 열 선택 목록에서 검증을 선택하고 기준을 클릭합니다. 그런 다음 확인을 클릭합니다. JMP는 다양한 모델의 성능을 비교하기 위해 다음과 같은 통계를 제공합니다(검증 세트에 대한 통계가 표시됨).
- RSquare(높을수록 좋음)
- RASE: 루트 평균 제곱 오차(RMSE와 유사하지만 경쟁 모델과 비교 가능)
- AAE: 평균 절대 오차(오차의 크기를 측정하는 단위)
모델 비교 - 범주형 반응
예: Equity.jmp 데이터에서 여러 예측 변수의 함수로 Bad를 예측합니다. 이 예에서 데이터는 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 분할되었습니다.
원하는 예측 모델을 만들고(검증 포함) 위의 1~3단계에 따라 검증 열의 각 값에 대한 모델 통계를 생성합니다.
- 오분류율과 기타 성과 측정 방법이 제공됩니다.
- 빨간색 삼각형 아래의 '결정 임계값'을 선택하면 다양한 차단 기준을 사용하여 올바른 분류/잘못된 분류 비율을 비교하는 대화형 도구가 실행됩니다.
- ROC 곡선 , 리프트 곡선 , 모델 평균화 및 기타 옵션은 빨간색 삼각형에서 사용할 수 있습니다.
- 각 모델에 대한 프로파일러를 표시하여 각 요인이 결과에 미치는 영향을 자세히 보고 다양한 요인 설정에 대한 예측을 비교할 수도 있습니다.
모델 비교는 포뮬러 디포 에서도 이용 가능합니다.
Body Fat.jmp (Help > Sample Data Folder)Body Fat.jmp(도움말 > 샘플 데이터 폴더)
Equity.jmp (Help > Sample Data Folder)Equity.jmp(도움말 > 샘플 데이터 폴더)
자세한 내용은 JMP 도움말 에서 예측 및 특수 모델 > 모델 비교를 참조하세요.
