予測モデリングのための教師付きビニングアドイン予測モデルを構築するときに、予測値の関数として応答をモデル化する方法はいくつかあります。のFit Modelプラットフォーム JMP 応答を予測子の線形関数としてモデル化することができます。非線形プラットフォームを使用すると、応答を予測子の非線形関数として、おそらく指数曲線またはシグモイド曲線の形でモデル化できます。もう1つの選択肢は、応答を我々の連続予測子のステップ関数としてモデル化することです。このようなモデルは、連続列を離散化またはビニングすることによって構築できます。このブログ記事では、このタイプのモデルを構築するための「Supervised Binning」アドインについて簡単に説明しています。ここで「監視された」とは、最適なビニング方式を選択するために応答変数を使用しているという事実を指します。アドインは、次のサイトからダウンロードできます。 JMPファイル交換の一部として “ Predictor Binning”アドイン （ダウンロードには無料のSASプロファイルが必要です）。
例として、JMPのサンプルデータフォルダのコーンデータテーブルは、コーンの収穫量の測定値と土壌に添加された硝酸塩の濃度を提供します。これらのデータをプロットすると、2つの変数間の関係は非常に非線形であることがわかり、データに適したモデルを決定するのは難しいかもしれないことがわかります。そのため、硝酸塩の値をビンに入れて、トウモロコシの収量を予測するためのステップ関数を作成することは興味深いでしょう。これを行うには、Supervised Binningアドインを起動して、[yield]列を[Response]、[nitrate]列を[Explainatory Variable]として指定します。
アドインは、元のデータテーブルに硝酸塩列のビン化バージョンを追加します。この新しいカラム「nitrate binned」は、各レベルが異なる範囲の硝酸塩値を表す4レベルのカテゴリカル列です。たとえば、最初のビンは、硝酸塩濃度が10.58以下の観測値を表します。これで、収量を予測するために（Fit ModelまたはFit Y by X platformのいずれかで）ビン化された列を使用できます。以下の図は、歩留まりを予測するために、ビン化予測関数を互いに素な2次モデルと比較したものです。ビンモデルは非線形モデルよりも解釈が簡単で、平均二乗誤差が小さくなります。
cornの例は、単純な例で予測子ビニングがどのように機能するかを調べるのに役立ちますが、ビニングはより複雑なモデルを構築するときにも非常に役立ちます。たとえば、JMPサンプルデータフォルダのBoston Housingデータを見ることができます。ここでは、各町のさまざまな特徴を使用して住宅価格の中央値を予測しようとしています。利用可能なすべてのデータを使用して線形モデルを構築したいとしますが、予測子のいくつかは住宅価格と非線形の関係にあると信じる理由があります。たとえば、住宅価格は犯罪率が低い場合は比較的一定ですが、特定の犯罪率を超えると大幅に低下すると考えられます。 同様に、「会議室」列を整理することを正当化するためにも同様のことが言えます。Supervised Binningアドインを使用して、"crim"列と "rooms"列、およびその他の適切な列をビンに入れることができます。
このアドインは、"crim"列を10の個別のカテゴリに分類します。一人当たりの犯罪率が2.0を超えると、住宅価格が急速に下落し始めます。これで、元の列で構築されたモデルよりも潜在的に（うまくいけば！）予測能力がはるかに高いモデルを構築するために、ビン列と残りの連続列を組み合わせて使用できます。
それであなたがあなた自身があなたの継続的な予測子をビンに入れたい、または離散化したいと思ったことがあるなら、あなたはSupervised Binningアドインを試してみるのがよいかもしれません。このアドインはの一部として見つけることができます。予測値ビニングアドイン JMPファイル交換で。
アドインはから入手できます。ファイル交換の一部として “ Predictor Binning”アドイン
予測モデリングのための教師付きビニングアドインについてこんにちはクレイ、
我々はアドイン "連続予測子のビニング"を使用しようとしています、教師なしの要素は問題なく動作しますが、教師つきの方法に問題があります。 応答変数と説明変数を選択して[OK]をクリックしても、何も起こらないようです。 JMP 12.2（64ビット）を使用しています。 何か提案はありますか？
クレイバーカーは書いた：こんにちはサンディープ、残念ながらそれは難しいです...クレイバーカー書きました：
こんにちはSandeep、
残念ながら、なぜそれがあなたのデータに対してうまくいかないのかを推測するのは困難です。私の推測では、それは11で動作するはずです、それはあなたのデータに関する何かがアドインのバグを露呈した可能性が高いです。除外された行や欠落した値のようなものがアドインをトリップする可能性があります。
ありがとう、
粘土
sandeep pawarは書きました：それはBoston Housingに取り組んでいるようでした...サンディープパワール書きました：
Boston Housingのデータに対してはうまくいっているようですが…どうして私のデータに対してうまくいかないのかわからないのですが
sandeep pawarは書きました：私はJMP Pro 11を使っています。私は追加を実行しました...サンディープパワール書きました：
JMP Pro 11を使用しています。アドインを実行しましたが、何も起こりませんでした。新しい列は作成されませんでした。それは11で動作しますか？
あなたのデータは正確すぎますか？書いた：[...]投稿説明した...あなたのデータは正確すぎますか？書きました：
[...]投稿では、この種のビニングを手動で行うために使用できる対話型ビニングツールについて説明しました。ビンニングの3番目の例は、教師付きアプローチを使用することです。ここで、予測子内のビンは、[...]の予測能力を最大化するように選択されます。
