この秋、私たちはの新しいメンバーを紹介しました JMP 家族： JMP Pro 。この最初のバージョンのJMP Proでは、主な目的は、（探索的ではなく）予測的なモデリングを、JMPスタイルの作業に慣れているユーザーにとってより利用しやすくすることでした。確かに、JMP Proはの一部です SAS予測分析スイートこのために。
予測モデリングは、伝統的な知識であるかもしれないしそうでないかもしれない一連の知識を利用します。 JMP ユーザー ただし、このアプローチの重要な側面の1つは、予測モデル構築プロセスのさまざまなフェーズをサポートするためにデータを分割する必要があることです。
なぜ
ジョージEPボックスが言ったように、いつものように、「すべてのモデルは間違っていますが、いくつかは有用です」。予測を行うことを目的としたモデルの有用性は、もちろん、正確にそれを行う能力と密接に関係しています。しかし、将来のデータは実際にはないので、現在できるデータの一部を「差し出し」て、構築したモデルをテストしてそれらがどのような可能性があるかを示すために使用できます。実行する。
実際、2つの連続したステップ、すなわちモデル選択とモデル評価、後者で使用されている「テストデータ」を考えることは有用です。私たちが試したいと思うかもしれないモデルの各タイプまたはファミリーが通常さまざまなフィッティングまたは調整パラメーターを持っているのでモデル選択が必要です、そして私たちはこのファミリー内で最良のモデルを得るためにこれらを調整する必要があります。これにより、非試験データが「訓練データ」と「検証データ」に分割される。当然のことですが、予測モデリングの成功またはその他の点での成功は、正確にはどのように観察結果をトレーニング、検証、およびテストデータに分割するかにかかっています。
何
このデータを簡単に吐き出すために、JMP 9では新しいランダムなインジケータ列を作成できます。
ご覧のとおり、JMPは数値列を作成し、与えられた指標値に割り当てられるデータの割合を指定することを可能にします。モデリングタイプがContinuousからNominalに変更されたことに注意してください。さらに重要なことに、JMP分析プラットフォームは、0、1、または2の指標値を割り当てられた行が、それぞれトレーニング、検証、またはテストデータの一部であると想定することに注意してください。わかりやすくするために、[値ラベル]列プロパティを使用できます。ご想像のとおり、一度必要な比率を指定すると、行への指標値の割り当てはランダムになります。
予測モデリングでは、対象となる応答（「ターゲット変数」）は連続的または離散的になります。データマイニングサークルでは、最初の状況は通常回帰問題と呼ばれ、2番目の状況は分類問題と呼ばれます。分類問題では、比較的まれなイベントを予測しようとすることは珍しくありません。別の言い方をすれば、渡すデータが離散ターゲット変数の各レベル内にほぼ等しい行数を持つことはまずあり得ません。
たとえば、9,000回のパスと1,000回の失敗に関するデータがある場合、製造上の失敗の発生を予測しようとすることに興味があるかもしれません。明らかに、このような場合には、上で説明したランダムインジケータ列はおそらく最良の選択ではありません。指定した比率によっては、テストデータに障害が発生しない可能性があります。私たちがやりたいことは、離散ターゲット変数の各レベル内でデータをランダムに分割することです。これにより、層別分割という概念が生まれます。
どうやって
原則としてこれらの操作を手動で行うことは可能ですが、実際には面倒なのは面倒です。しかし幸いなことに、少しJMPスクリプト言語（JSL）と新しい JMP 9アドインアーキテクチャ必要なものを簡単に提供できます。ダウンロード私の層別分割アドイン JMPファイル交換で。（アクセスにはSASログインが必要です。）
このアドインをインストールすると、行メニューの下に新しい階層化分割項目が表示され、このダイアログが表示されます。
![[層別分割]ダイアログボックス](http://blogs.sas.com/jmp/uploads/Cox-blog-StratifiedSplit.jpg)
[OK]を押すと新しい列が追加され、Distributionが表示されるので結果を確認できます。
（組み込みの同等物と同様に、"Stratified Split"は行状態情報を無視します。上のスクリーンショットでは、"N Missing、3"はテーブルに3つの除外された行があるという事実に関連しています。）
使用されているJSLはかなり目立たないものですが、今後の記事で詳しく説明します。データの分割が実際にどのように予測モデリングで使用されているか（階層化の有無にかかわらず）を確認したい場合は、 JMP Proローンチウェブキャスト 。
イアンコックス書きました：
アドインはMacでも動作するはずです。ただし、アクションは行に関連するため、新しいメニューオプションは[行]メニューの下に表示されます。それがない場合は、私に知らせてください。
部品の合計は全体よりも大きいです。。。- JMPブログ書きました：
[...]以前の投稿で、予測モデリングの前にデータを分割するために使用できる新しいJMPアドインについて説明しました。この [...]
ミズ書きました：
面白い投稿ですが、アドインは正しくインストールされません。ファイルは正しい場所にインストールされているようですが、アドインがアドインメニューに表示されません。
アドインが機能するにはJMP Proが必要ですか、それとも私は何か問題がありますか？私はMacintosh用のJMP 9を使います。
