예측 모델링을위한 감독 된 비닝 추가 기능예측 모델을 만들 때 우리의 예측 변수에 따라 응답을 모델링 할 수있는 다양한 방법이 있습니다. 적합 모델 플랫폼 JMP 응답을 예측 변수의 선형 함수로 모델링 할 수 있습니다. 비선형 플랫폼을 사용하면 응답을 예측 인자의 비선형 함수로 모델링 할 수 있습니다. 아마도 지수 또는 S 자형 곡선 형태 일 수 있습니다. 또 다른 옵션은 응답을 연속 예측 변수의 단계 함수로 모델링하는 것입니다. 우리는 연속적인 기둥을 이산화하거나 비닝 (binning)하여 이러한 종류의 모델을 만들 수 있습니다. 이 블로그 게시물은 이러한 유형의 모델을 구축하기위한 "감독 된 Binning"추가 기능에 대한 간략한 설명을 제공합니다. 여기서 "감시 대상"은 응답 변수를 사용하여 최상의 비닝 방식을 선택할 수 있음을 의미합니다. 추가 기능은에서 다운로드 할 수 있습니다. JMP 파일 교환 의 일부로 "Predictor Binning"추가 기능 (다운로드하려면 무료 SAS 프로파일이 필요함).
예를 들어, JMP의 샘플 데이터 폴더에있는 옥수수 데이터 테이블은 옥수수 수확량 측정치와 토양에 첨가 된 질산염의 농도를 제공합니다. 이러한 데이터를 플롯하면 두 변수 간의 관계가 매우 비선형 적이며 데이터에 적합한 모델을 결정하는 것이 어려울 수 있음을 알 수 있습니다. 따라서 옥수수 생산량을 예측하는 단계 기능을 생성하여 질산염 값을 저장하는 것이 흥미로울 것입니다. 이렇게하려면 감독 된 Binning 추가 기능을 시작하고 응답으로 "수율"열을 지정하고 설명 변수로 "질산염"열을 지정하기 만하면됩니다.
추가 기능은 원본 데이터 테이블에 비닝 열의 binned 버전을 추가합니다. 이 새로운 컬럼 인 "nitrate binned"는 4 단계의 범주 형 컬럼으로 각 레벨은 다양한 범위의 질산염 값을 나타냅니다. 예를 들어, 첫 번째 빈은 질산염 수준이 10.58보다 작거나 같은 관측치를 나타냅니다. 이제 우리는 binned 컬럼을 사용할 수 있습니다 (Fit Model 또는 Fit Y by X 플랫폼). 아래 그림은 binned 예측 함수를 yield 예측을위한 분리 된 2 차 모델과 비교합니다. binned 모델은 비선형 모델보다 해석하기가 쉽고 평균 제곱 오차가 더 낮습니다.
옥수수 예제는 간단한 예제에서 예측 빈을 어떻게 작동하는지보기에 좋지만 복잡한 모델을 만들 때 비닝은 또한 매우 유용합니다. 예를 들어 JMP 샘플 데이터 폴더의 Boston Housing 데이터를 볼 수 있습니다. 여기서 우리는 각 마을의 다양한 특징을 사용하여 집값의 중앙값을 예측하려고 노력하고 있습니다. 선형 모델을 구축하는 데 사용할 수있는 모든 데이터를 사용하고자한다고 가정하지만, 여러 예측 변수가 집값과 비선형 관계를 가지고 있다고 믿을만한 이유가 있습니다. 예를 들어 가정의 가치는 범죄율이 낮을 때 상대적으로 일정하지만 특정 범죄율보다 크게 떨어질 수 있다고 생각할 수 있습니다. 우리는 "방"열을 비닝하는 것을 정당화하기 위해 비슷한 주장을 할 수 있습니다. 감독 된 Binning 추가 기능을 사용하여 "crim"및 "rooms"열뿐만 아니라 적절하다고 생각되는 다른 열을 보관할 수 있습니다.
추가 기능은 "crim"열을 10 개의 개별 범주로 나눕니다. 1 인당 범죄율이 2.0을 넘으면 집값이 빨리 떨어지기 시작합니다. 이제 비닝 된 열과 나머지 연속적인 열의 조합을 사용하여 원본 열로 작성된 모델보다 잠재적으로 (바라건대!) 예측 가능성이 훨씬 높은 모델을 작성할 수 있습니다.
따라서 연속 예측자를 비우거나 이산화하려는 경우에는 감독 된 비닝 추가 기능을 사용해보십시오. 이 추가 기능은 예측기 비닝 추가 기능 JMP 파일 교환에서.
추가 기능은 파일 교환 의 일부로 "Predictor Binning"추가 기능.
Re : 감독 모델링을위한 감독 추가 기능하이 클레이,
추가 기능 "Binning for continuous Predictors"를 사용하려고 시도하지만 감독되지 않은 요소는 잘 작동하지만 감독 방법에 문제가 있습니다. 응답 변수와 설명 변수를 선택하고 확인을 클릭하면 아무 일도 일어나지 않습니다. 우리는 JMP 12.2 (64 비트)를 사용하고 있습니다. 의견 있으십니까?
Clay Barker는 다음과 같이 썼습니다 : 안녕 Sandeep, 불행히도 힘들지 않습니다 ... 클레이 바커 쓴 :
안녕 Sandeep,
불행히도 귀하의 데이터에 왜 작동하지 않는지 추측하기는 어렵습니다. 내 생각 엔 11에서 작동해야한다는 것입니다. 데이터에 대한 무언가가 추가 기능의 버그를 노출했을 가능성이 큽니다. 제외 된 행이나 값이 누락 된 것과 같은 것이 추가 기능을 넘어 뜨릴 수 있습니다.
감사,
점토
sandeep pawar는 다음과 같이 썼습니다 : Boston Housing에서 일하는 것 같았습니다 ... 모래 사장 쓴 :
Boston Housing 데이터에서 작동하는 것 같았습니다 ... 내 데이터에서 작동하지 않는 이유가 확실하지 않습니다.
sandeep pawar는 다음과 같이 썼습니다. JMP Pro 11을 사용하고 있습니다. 내가 추가를 실행 ... 모래 사장 쓴 :
JMP Pro 11을 사용하고 있습니다. 나는 addin을 달렸지 만 아무 일도 없었습니다. 새 항목이 생성되지 않았습니다. 11에서 효과가 있니?
데이터가 너무 정확합니까? 쓴 : [...] 게시물 설명 ... 데이터가 너무 정확합니까? 쓴 :
[...] 포스트는 수동으로이 종류의 비닝을 수행하는 데 사용할 수있는 인터랙티브 비닝 도구에 대해 설명했습니다. 비닝의 세 번째 예는 감독자 접근법을 사용하는 것인데, 여기서 예측 자의 빈은 [...]의 예측 능력을 최대화하는 방식으로 선택됩니다.
