파티션 플랫폼 시작

분석 > 예측 모델링 > 파티션을 선택하여 파티션 플랫폼을 시작합니다.

그림 4.5 파티션 시작 창

Partition Launch Window

"열 선택"의 빨간색 삼각형 메뉴에 포함된 옵션에 대한 자세한 내용은 열 필터 메뉴의 JMP 사용에서 확인하십시오.

Y, 반응

분석할 하나 이상의 반응 변수입니다.

X, 요인

예측 변수입니다.

가중치

분석의 각 행에 가중치를 할당하는 숫자 값이 포함된 열입니다.

빈도

분석의 각 행에 빈도를 할당하는 숫자 값이 포함된 열입니다.

Image shown here 검증

검증 데이터 집합을 정의하는 숫자 열입니다. 자세한 내용은 파티션 검증에서 확인하십시오. "열 선택" 목록에서 아무 열도 선택하지 않은 상태로 "검증" 버튼을 클릭하면 데이터 테이블에 검증 열을 추가할 수 있습니다. "검증 열 생성" 유틸리티에 대한 자세한 내용은 검증 열 생성에서 확인하십시오.

기준

개별 분석을 정의하는 수준이 포함된 하나 이상의 열입니다. 열의 각 수준에 대해 해당 행은 사용자가 지정하는 다른 변수를 사용하여 분석됩니다. 결과는 별도의 보고서에 나타납니다. 기준 변수가 둘 이상 할당되면 기준 변수의 가능한 각 수준 조합에 대해 개별 보고서가 생성됩니다.

Image shown here 방법

분할 방법(붓스트랩 포레스트, 부스티드 트리, K 최근접 이웃 또는 나이브 베이즈)을 선택할 수 있습니다.

이러한 방법에 대한 자세한 내용은 붓스트랩 포레스트, 부스티드 트리, K 최근접 이웃 및 나이브 베이즈에서 확인하십시오.

검증 데이터 비율

검증 데이터 집합으로 사용할 데이터 비율입니다. 자세한 내용은 파티션 검증에서 확인하십시오.

결측값 정보화

이 옵션을 선택하면 범주형 예측 변수에 대한 결측값 범주화 및 연속형 예측 변수에 대한 결측값 정보화 처리가 활성화됩니다. 자세한 내용은 결측값 정보화에서 확인하십시오.

순서형의 순서를 지킴

이 옵션을 선택하면 순서를 유지하는 분할만 고려하도록 제한됩니다.

더 많은 정보를 원하십니까? 질문이 있습니까? JMP 사용자 커뮤니티에서 답변 받기 (community.jmp.com).