올 가을, 우리는 새로운 JMP 가족: JMP Pro . JMP Pro의 첫 번째 버전에서는 JMP 스타일의 작업에 익숙한 사람들이보다 쉽게 접근 할 수 있도록 (예 : 탐색과 대조적으로) 예측 모델을 만들기 시작했습니다. 사실, JMP Pro는 SAS Predictive Analytics Suite 이런 이유로.
예측 모델링은 전통적인 지식에 익숙하거나 그렇지 않을 수도있는 지식 체계를 사용합니다. JMP 사용자. 그러나 접근법의 중요한 측면 중 하나는 예측 모델 구축 프로세스의 여러 단계를 지원하기 위해 데이터를 분할해야한다는 것입니다.
왜
조지 EP 박스 (George EP Box)는 "항상 그렇듯이 모든 모델은 잘못되었지만 유용하다. 물론 예측을하기위한 모델의 유용성은 정확하게 수행 할 수있는 능력과 관련되어 있습니다. 그러나 우리가 실제로 미래의 데이터를 가지고 있지 않기 때문에 우리가 할 수있는 최선의 방법은 현재 가지고있는 데이터의 일부를 "보류"한 다음 우리가 구축 한 모델을 테스트하여 그 가능성을 보여주기 위함입니다 수행 할.
실제로 모델 선택과 모델 평가라는 두 개의 순차적 인 단계를 생각하는 것이 유용합니다. 모델 테스트와 모델 테스트는 후자에서 사용되는 "테스트 데이터"입니다. 시도하고자하는 각 유형 또는 패밀리 유형에는 일반적으로 다양한 피팅 또는 조정 매개 변수가 있기 때문에 모델 선택이 필요합니다.이 패밀리 내에서 최상의 모델을 얻으려면이를 조정해야합니다. 이것은 비 - 테스트 데이터를 "훈련 데이터"및 "유효성 확인 데이터"로 분할하게한다. 당연히, 예측 모델링 노력의 성공 여부는 수작업에 대한 관찰이 훈련, 검증 및 테스트 데이터로 어떻게 분리되는지 정확히 구분됩니다.
뭐
이 데이터를 쉽게 누설 할 수 있도록 JMP 9에서는 새로운 임의의 표시기 열을 만들 수 있습니다.
보시다시피, JMP는 숫자 열을 만들고 주어진 표시 값에 할당 할 데이터의 비율을 지정할 수 있습니다. 모델링 유형이 연속에서 명목으로 변경되었습니다. 더 중요한 것은 JMP 분석 플랫폼은 지표 값이 0, 1 또는 2로 지정된 행이 각각 교육, 검증 또는 테스트 데이터의 일부라고 가정합니다. Value Label 열 속성을 사용하면이 값을보다 쉽게 알 수 있습니다. 예상 할 수 있듯이 원하는 비율을 지정하면 행에 표시기 값을 할당하는 것이 임의적입니다.
예측 모델링에서 관심 대상 응답 ( "목표 변수")은 연속적이거나 이산적일 것입니다. 데이터 마이닝 서클에서 첫 번째 상황은 대개 회귀 문제로, 두 번째 상황은 분류 문제입니다. 분류 문제의 경우 상대적으로 드문 사건을 예측하려고 시도하는 것은 드문 일이 아닙니다. 다르게 말하면, 손에 넣을 데이터가 이산 목표 변수의 각 레벨 내에서 대략 동일한 수의 행을 가질 것 같지 않습니다.
예를 들어, 9,000 패스와 1,000 실패에 대한 데이터가있을 때 제조 실패의 발생을 예측하려고합니다. 분명히, 이와 같은 경우, 위에서 설명한 임의의 표시기 열이 아마도 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. 우리가 지정한 비율에 따라 테스트 데이터에 오류가 없어 질 수 있습니다. 우리가하고자하는 것은 이산 목표 변수의 각 레벨 내에서 무작위로 데이터를 분할하여 층화 분할 아이디어를 발생시키는 것입니다.
방법
원칙적으로 이러한 조작을 수동으로 수행 할 수는 있지만 실제로는 너무 귀찮은 일입니다. 그러나 다행스럽게도 JMP (JMP Scripting Language) 및 새로운 JMP 9 애드 인 아키텍처 우리에게 필요한 것을 쉽게 줄 수 있습니다. 다운로드 내 계층화 된 분할 추가 기능 JMP 파일 교환에서. SAS 액세스는 액세스에 필요합니다.
이 추가 기능을 설치하면이 대화 상자를 만드는 행 메뉴 아래에 계층화 된 분할 항목이 새로 추가됩니다.
히팅 OK는 새로운 컬럼을 추가하고 결과를 확인할 수 있도록 Distribution을 불러옵니다 :
(내장형 등가물과 마찬가지로 "계층화 된 분할"은 행 상태 정보를 무시합니다. 위의 스크린 샷에서 "N Missing, 3"은 테이블에 3 개의 제외 행이 있다는 사실과 관련이 있습니다.
사용 된 JSL은 다소 눈에 띄지 않지만 후속 게시물에서 해부됩니다. 분할 데이터가 예측 모델링 (층화의 유무에 관계없이)에 실제로 사용되는 방법을 보려면, JMP Pro 시작 웹 캐스트 .
이안 콕스 쓴 :
추가 기능은 Mac에서도 작동합니다. 액션이 행에 속하기 때문에 새 메뉴 옵션이 '행'메뉴 아래에 나타납니다. 그러나 그것이 없으면 알려주세요.
파트의 합계가 전체보다 큽니다. . . - JMP 블로그 쓴 :
[...] 이전 게시물에서는 예측 모델링 이전에 데이터를 분할하는 데 사용할 수있는 새로운 JMP 추가 기능에 대해 언급했습니다. 이 [...]
MS 쓴 :
재미있는 게시, 그러나 addin 제대로 설치되지 않습니다. 파일이 올바른 위치에 설치되어 있지만 addin 메뉴에 나타나지 않습니다.
JMP Pro가 애드 인을 작동시키는 데 필요합니까? 아니면 제가 잘못하고 있습니까? 나는 매킨토시 용 JMP 9를 사용한다.
