使用此平台總結並比較已擬合資料的多個統計模型的效能。有關擬合不同統計模型的詳細信息，請參閱相應的指南。
模型比較 – 連續反應
範例：我們使用體脂.jmp數據來預測體脂百分比。儲存到資料表中的多個模型的公式在列面板的「預測公式」下分組。這些模型的選擇是基於模型在驗證資料上的表現。
- 從資料表中，選擇分析 > 預測建模 > 模型比較。
- 從「選擇列」選擇預測公式列，然後點選「Y，預測變數」 。如果未選擇任何列，JMP 將使用資料表中所有已儲存的預測公式。
- 從選擇清單中選擇「驗證」 ，然後點選「按」 。然後，點選「確定」 。 JMP 提供以下統計資料來比較不同模型的效能（顯示驗證集的統計資料）：
- R方（越高越好）
- RASE：均方根誤差（類似 RMSE，但可以與競爭模型進行比較）
- AAE：平均絕對誤差（誤差幅度的量測）
模型比較—分類回應
範例：在股權.jmp資料中，我們根據多個預測變數預測「壞帳」。在本例中，資料被劃分為訓練集、驗證集和測試集。
建立您選擇的預測模型（帶有驗證），然後按照上面的步驟 1-3 為驗證列的每個值產生模型統計資料。
- 提供了錯誤分類率和其他績效衡量指標。
- 選擇紅色三角形下的決策閾值以啟動互動式工具，使用不同的截止標準來比較正確/不正確的分類率。
- 紅色三角形中提供ROC 曲線、提升曲線、模型平均值和其他選項。
- 還可以為每個模型顯示分析器，以提供每個因素對結果的影響的詳細視圖，並比較各種因素設定的預測。
您也可以從公式倉庫獲得模型比較。
Body Fat.jmp (Help > Sample Data Folder)Body Fat.jmp（幫助 > 樣本資料資料夾）
Equity.jmp (Help > Sample Data Folder)Equity.jmp（幫助 > 樣本資料資料夾）
存取JMP 幫助中的預測和專業模型 > 模型比較以了解更多資訊。
