レベル：中級SAS、プリンシパル分析コンサルタント、Tony Cooper SAS、プリンシパル分析コンサルタント、Sam Edgemon機械学習とは、予測モデルを作成することです。 ターゲット（別名応答）が名目上の場合、適切なモデルは真陽性を最大化し、偽陽性を最小化します。 計画された実験では、同じ分析アルゴリズムの多くが使用されますが、焦点は因果関係と成功のための適切なレシピにあります。 JMPユーザーは、このパラダイムに慣れている可能性があり、モデルをよく見て、次のように尋ねます。 どうすれば改善できますか？ ビジネスで重要なことは何ですか？」これらの質問は、予測モデルが説明になるように求めているため、答えるのが難しい場合があります。変数の制限された範囲や多重共線性などの問題により、予測モデルから説明モデルへの移行が困難になる可能性があります。 さらに、モデルの数値の要約は、対象分野の専門家が質問することを奨励しません。 予測モデルと根本原因分析の違いは見過ごされがちです。しかし、相関関係は因果関係を意味しないことを私たちは知っています。 データを説明する技術は、高度なモデリング技術の推進で失われつつあります。 JMPの謙虚なプロファイラーはモデルに話をさせるための強力なツールです。 このプレゼンテーションは、データマイニング担当者であっても、違いを生むのはプロファイラーとグラフビルダーであることを思い出させてくれます。
どうもありがとう
データのv3を添付ファイルとして追加しました。 私が見つけられないv2に似ているようです。 データがなかったことを知らせてくれてありがとう
チャオトニー
プレゼンテーションで使用されているjmpファイル（Current_BetweenBatchDataV2.jmp）はどこにありますか？
ありがとうフェリーチェ
