JMP® Pro
Visualisez des modèles prédictifs sur votre ordinateur et sélectionnez le meilleur candidat à la généralisation
- Présentation
- Data mining interactif
- Tests exacts
- l'Ajustement du modèle
Présentation de JMP Pro : outre les fonctions du logiciel statistique JMP 9, la version Pro de JMP inclut des outils d'analyse automatisée de data mining et de modélisation prédictive. Exploitez tout le potentiel de la visualisation et de l'analyse exploratoire des données, et du data mining, dans un environnement en mémoire conçu pour les postes de travail.
Vous êtes prêt pour JMP Pro si vous voulez :
utiliser la validation croisée, les bootstrap forests, les boosted trees, les réseaux neuronaux et la régression pas à pas pour construire des modèles prédictifs plus fiables,
obtenir des mesures d'association exactes pour des analyses catégorielles,
réaliser des tests non paramétriques exacts pour une analyse de la variance à un facteur,
effectuer une rapide comparaison visuelle des différents types de modèles présentés,
mettre au jour l'influence des variables dans les techniques de type boîte noire telles que les forêts aléatoires.
Ce nouveau produit JMP fait partie de la gamme de logiciels de data mining SAS Predictive Analytics Suite, qui aide les professionnels à prendre des décisions éclairées.
La plate-forme Réseaux de neurones intègre des techniques de data mining et de modélisation des données plus précises et plus souples : sélection des données qui seront utilisées pour la validation croisée, génération de diagnostics complets, ajustement des réseaux à une ou deux couches selon les fonctions d'activation choisies, automatisation du traitement des valeurs manquantes. Grâce aux forêts aléatoires (bootstrap forests) et aux arbres augmentés (boosted trees) de la plate-forme Partition, vous évitez les prévisions trop optimistes ou faussées par les données spécifiques. Ainsi les modèles prédictifs créés se prêtent mieux à la généralisation, avec une précision accrue de la classification telle que quantifiée par les mesures habituelles de l'association.
Comparez les effets de différentes architectures neuronales sur un ajustement neuronal boosté.
Sur la base de tests exacts, vous procédez à des inférences fiables lorsque vous disposez de données limitées, disséminées, fortement interdépendantes ou déséquilibrées, et que les hypothèses et approximations de la théorie d'échantillonnage étendu correspondante sont remises en question. Pour permettre une analyse de contingence, JMP Pro fournit des versions exactes du test de Fisher (association lignes-colonnes), du test de Cochran-Armitage (tendances dans les proportions binomiales par rapport aux niveaux d'une autre variable) et des statistiques Kappa (test de concordance entre deux variables dont les niveaux sont identiques).
Dans la plate-forme Univarié, JMP Pro fournit les versions exactes des tests Wilcoxon (Mann-Whitney), Median, van der Waerden et Kolmogorov-Smirnov, dès lors que la variable X a deux niveaux. Intégrés dans la plate-forme Expliquer Y par X, ces tests exacts deviennent disponibles à condition que les X et les Y sélectionnés répondent aux conditions requises. De cette façon, les non-spécialistes peuvent utiliser des méthodes inférentielles qui resteront fiables dans n'importe quelle situation réelle.
Ici, les tests Cochran-Armitage permettent d'observer l'incidence croissante des effets médicamenteux à mesure que la dose augmente. Remarquez la différence entre les p-values asymptotiques et celles provenant du test de permutation exact.
En répartissant vos données dans des blocs, vous évaluez au mieux la capacité de généralisation des prédictions issues de vos modèles. De fait, chaque bloc est exploité à une phase différente du processus de construction du modèle (apprentissage, validation, voire test). JMP Pro étend cette approche à la régression pas à pas dans la plate-forme Ajustement du modèle. Cela passe par l'ajout d'une règle d’arrêt Validation R carré max permettant de sélectionner les termes du modèle appropriés, que ce soit automatiquement ou manuellement. Outre qu'elle enrichit votre environnement de construction de modèles, la répartition équilibrée des données vous permet de comparer des modèles concurrents, qu'ils appartiennent ou pas à la même famille. Pour des comparaisons encore plus poussées, JMP Pro fait aussi intervenir la matrice de confusion lorsqu'il exécute une régression nominale ou ordinale à l'aide de l'ajustement du modèle.
Dans cet exemple, la régression logistique ordinale permet de tester si les additifs pour fromage A à D ont un effet sur le goût - scoring sur un panel de 1 à 9 (McCullagh et Nelder, 1983). JMP Pro peut compléter le rapport d'ajustement du modèle avec la matrice de confusion.
Qu’est-ce que JMP Pro?
JMP Pro vous aide à exploiter les données dont vous disposez afin de mieux anticiper et planifier l’avenir.
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