レベル：中級
【発表者】
Mia Stephens, JMP Principal Product Manager, SAS Institute Inc.
【発表概要】
予測モデリングとは、対象となる結果を最も正確に予測するモデルやその組み合わせを見つけることです。しかし、すべての問題（またはデータ）が同じように生じているわけではありません。どのようなシナリオでも、いくつかの予測モデルを当てはめることができますし、他方、すべての問題を解決できる1つのモデルが存在するわけでもありません。回帰モデルが最高のパフォーマンスを発揮する場合もあれば、樹木モデルやニューラルネットワークが最高のパフォーマンスを発揮する場合もあります。
最高のパフォーマンスを発揮するモデルを探す際に、交差検証を用いて、利用可能なすべてのモデルを一度にフィットさせることができます。その後、個々のモデルをデータテーブルや計算式デポに保存し、「モデルの比較」を使って検証セットのモデルの性能を比較し、最適なモデルを選択することができます。JMP Pro 16に搭載された新しいモデルスクリーニング・プラットフォームにより、このワークフローが効率化されました。本発表では、モデルスクリーニングを使用して、適合、検証、比較、探索、選択を同時に行い、最適な予測モデルを導入する方法を学びます。
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