データマイニング

分類木(パーティション)

質的変数の応答を、再帰的な分割を使用して、説明変数の関数として予測する

取り上げているJMPの機能:

分析 → モデル化 → パーティション(JMP 12以前)
分析 → 予測モデル → パーティション(JMP 13以降)

回帰木(パーティション)

連続変数の応答を、再帰的な分割を使用して、説明変数の関数として予測する

取り上げているJMPの機能:

分析 → モデル化 → パーティション(JMP 12以前)
分析 → 予測モデル → パーティション(JMP 13以降)

ニューラルネットワーク

入力と出力間の複雑な関係を、柔軟なニューラルネットワークモデルでモデル化する

取り上げているJMPの機能:

分析 → モデル化 → ニューラル(JMP 12以前)
分析 → 予測モデル → ニューラル(JMP 13以降)

検証列の作成(取り出されたサンプル)

このページではJMPでの検証列の作成方法を説明します。
検証、つまり、取り出されたサンプルでの交差検証はモデルの予測能力を評価するために使用されます。

取り上げているJMPの機能:

分析 → 予測モデル → 検証列の作成、列の新規作成、データの初期化、指示乱数、値ラベル

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