파티션 플랫폼 옵션
"분할"의 빨간색 삼각형 메뉴 옵션을 사용하면 필요에 따라 보고서를 사용자 정의할 수 있습니다. 사용 가능한 옵션은 분석에 사용되는 데이터 유형에 따라 결정됩니다.
표시 옵션
보고서 요소를 표시하거나 숨기는 옵션이 포함되어 있습니다.
점 표시
점을 표시합니다. 범주형 반응의 경우 이 옵션을 선택하면 점 또는 색상이 지정된 패널이 표시됩니다.
트리 표시
큰 분할 트리를 표시합니다.
그래프 표시
분할 그래프를 표시합니다.
분할 막대 표시
(범주형 반응에만 사용 가능) 각 잎의 분할 비율을 나타내는 색상 막대를 표시합니다.
분할 통계량 표시
분할 통계량을 표시합니다. 범주형 분할 통계량 G2에 대한 자세한 내용은 파티션 플랫폼에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
분할 확률 표시
(범주형 반응에만 사용 가능) 노드 보고서에 비율 및 확률 통계량을 표시합니다.
분할 개수 표시를 선택하면 비율 및 확률 통계량이 자동으로 표시됩니다. 비율 및 확률에 대한 자세한 내용은 파티션 플랫폼에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
분할 개수 표시
(범주형 반응에만 사용 가능) 노드 보고서에 빈도 수를 표시합니다. 이 옵션을 선택하면 분할 확률 표시가 자동으로 선택됩니다. 분할 확률 표시를 선택 취소하면 개수가 표시되지 않습니다.
분할 후보 표시
후보 보고서를 표시합니다.
분할 후보 정렬
후보 보고서를 통계량 또는 log(worth)를 기준으로 정렬합니다.
최선 분할
트리를 최적 분할 지점에서 분할합니다. 이 옵션은 분할 버튼을 클릭하는 것과 같습니다.
가지 치기 - 최악 항목
최소 판별 능력이 있는 최종 분할을 제거합니다. 이 옵션은 가지 치기 버튼을 클릭하는 것과 같습니다.
최소 크기 분할
숫자 또는 총 표본 크기의 소수 부분을 입력하여 허용되는 최소 크기 분할을 정의합니다. 숫자를 지정하려면 1보다 크거나 같은 값을 입력합니다. 표본 크기의 비율을 지정하려면 1보다 작은 값을 입력합니다. 기본값은 최대값 5로 설정되거나, 행 수를 10,000으로 나눈 값(내림)으로 설정됩니다.
열 잠그기
열이 분할 대상에 포함되지 않도록 해당 열을 대화식으로 잠급니다. 개별 잠금에 영향을 주지 않고 표시를 해제하거나 다시 설정할 수 있습니다.
실제값 대 예측값 그림
(연속형 반응에만 사용 가능) 실제 반응 값 대 예측 반응 값 그림을 표시합니다. 의사 결정 나무를 적합시키면 잎의 모든 관측값이 동일한 예측값을 가집니다. 잎이 n개인 경우 실제값 대 예측값 그림에는 최대 n개의 개별 예측값이 표시됩니다. 실제 값은 n개의 세로선에서 각 잎 평균 주위에 점이 분산된 산점도를 구성합니다.
그림에는 Y = X 선인 대각선이 포함됩니다. 모든 점이 이 대각선 위에 있을 때 완벽한 적합이 됩니다. 검증이 사용되면 훈련 데이터 집합과 검증 데이터 집합 둘 다에 대해 그림이 표시됩니다().
작은 트리 보기
분할 그래프 오른쪽에 소형 버전의 분할 트리를 표시합니다.
3D 트리
트리 구조의 3D 그림을 표시합니다. 이 옵션에 액세스하려면 Shift 키를 누른 채 빨간색 삼각형 메뉴를 클릭합니다.
잎 보고서
보고서의 맨 아래 수준 잎에 대한 평균과 개수 또는 비율을 표시합니다.
열 기여도
적합에 대한 각 입력 열의 기여도를 나타내는 보고서를 표시합니다. 이 보고서에는 분할을 정의한 횟수와 해당 열에 기인한 총 G2 또는 제곱합도 표시됩니다.
분할 기록
R² 대 분할 수 그림을 표시합니다. 제외된 행 검증, 홀드백 검증 또는 검증 열을 사용하는 경우 훈련 및 검증 R² 값에 대한 별도의 곡선이 표시됩니다. 훈련 데이터 집합의 R² 곡선은 파란색이고 검증 데이터 집합의 R² 곡선은 빨간색입니다. K 폴드 교차 검증을 선택하는 경우 모든 데이터에 대한 R² 곡선은 파란색이고 교차 검증 R² 곡선은 녹색입니다.
ROC 곡선
(범주형 반응에만 사용 가능) 반응 변수의 각 수준에 대한 곡선을 포함하는 ROC(Receiver Operating Characteristic) 그림을 표시하거나 숨깁니다. ROC 곡선은 반응 수준을 정렬하기 위해 모형 적합 확률의 효율도를 표시합니다. 검증을 사용한 경우 훈련 데이터 집합, 검증 데이터 집합 및 테스트 데이터 집합에 대해 각각 그림이 표시됩니다. 자세한 내용은 ROC 곡선에서 확인하십시오.
향상도 곡선
(범주형 반응에만 사용 가능) 향상도 곡선 그림을 표시하거나 숨깁니다. 향상도 곡선은 파티션 모형의 예측 능력을 표시합니다. 검증을 사용한 경우 훈련 데이터 집합, 검증 데이터 집합 및 테스트 데이터 집합에 대해 각각 그림이 표시됩니다. 자세한 내용은 향상도 곡선에서 확인하십시오.
정밀도-재현율 곡선
(범주형 반응에만 사용 가능) 반응 변수의 각 수준에 대한 곡선을 포함하는 정밀도-재현율 곡선 그림을 표시하거나 숨깁니다. 정밀도-재현율 곡선은 다양한 임계값에서 정밀도 값 대 재현율 값을 표시합니다. 검증을 사용한 경우 훈련 데이터 집합, 검증 데이터 집합 및 테스트 데이터 집합에 대해 각각 그림이 표시됩니다. 자세한 내용은 정밀도-재현율 곡선에서 확인하십시오.
결정 임계값
(이항 범주형 반응에만 사용 가능) 훈련, 검증 및 테스트(지정된 경우) 데이터 집합에 대한 "결정 임계값" 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 각 보고서에는 모형 적합 비교를 위한 각 모형의 적합 확률 분포 그래프, 혼동 행렬 및 분류 그래프와 분류 정확성 측정 기준 테이블이 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 결정 임계값 보고서에서 확인하십시오.
적합 상세 정보 표시
(반응이 범주형인 경우에만 표시됨) 적합 상세 정보 보고서에는 여러 적합 측도가 표시되고 혼동 행렬 보고서가 제공됩니다. 자세한 내용은 적합 상세 정보 표시에서 확인하십시오.
열 저장
모형 및 트리 결과를 저장하고 SAS 코드를 생성하기 위한 옵션이 포함되어 있습니다.
잔차 저장
모형의 잔차 값을 데이터 테이블에 저장합니다.
예측값 저장
모형의 예측값을 데이터 테이블에 저장합니다.
잎 번호 저장
트리의 잎 번호를 데이터 테이블의 열에 저장합니다.
잎 라벨 저장
트리의 잎 라벨을 데이터 테이블에 저장합니다. 라벨은 트리를 따라 행이 추적하는 각 분지에 대한 내용을 기록합니다. 각 분지는 "&"로 구분됩니다. 예를 들면 "size(Small,Medium)&size(Small)"로 라벨을 표시할 수 있습니다. 그러나 JMP에서는 반복되는 범주 라벨 형식으로 중복 정보를 포함하지 않습니다. 잎의 범주 라벨은 상위 트리 노드의 포괄적 범주 목록을 나타낼 수도 있습니다. 중복 라벨이 있는 트리 노드 위치에 캐럿('^')이 나옵니다. 따라서 "size(Small,Medium)&size(Small)"은 ^&size(Small)로 표시됩니다.
예측 계산식 저장
예측 계산식을 데이터 테이블의 하나 또는 여러 열에 저장합니다. 계산식은 트리 구조를 설명하는 내포된 조건부 절로 구성됩니다. 반응이 연속형이면 "예측" 특성이 포함된 열 하나가 추가됩니다. 반응이 범주형이면 반응의 각 수준에 대해 "반응 확률" 특성이 포함된 여러 열이 추가됩니다. 또한 각 관측값에 대해 발생 확률이 가장 높은 반응 수준이 포함된 최대 확률 분류 열이 추가됩니다.
허용 예측 계산식 저장
결측값이 있고 "결측값 정보화"를 선택하지 않은 경우에도 예측하는 계산식을 저장합니다. 예측 계산식은 결측 예측 변수에 대한 반응 값을 분할에 랜덤 할당하여 결측값을 허용합니다. 반응이 연속형이면 열에 "예측" 특성이 포함됩니다. 반응이 범주형이면 열에 "반응 확률" 특성이 포함됩니다. "결측값 정보화"를 선택한 경우 Shift 키를 누른 채 보고서의 빨간색 삼각형을 클릭하면 허용 예측 계산식을 저장할 수 있습니다.
잎 번호 계산식 저장
잎 번호 계산식이 포함된 열을 데이터 테이블에 저장합니다.
잎 라벨 계산식 저장
잎 라벨 계산식이 포함된 열을 데이터 테이블에 저장합니다.
SAS DATA 스텝 만들기
새 데이터 집합을 스코어링하기 위한 SAS 코드를 생성합니다.
예측 계산식 게시
예측 계산식을 생성하여 계산식 저장소 플랫폼에 계산식 열 스크립트로 저장합니다. "계산식 저장소" 보고서가 열려 있지 않으면 "계산식 저장소" 보고서가 생성됩니다. 자세한 내용은 계산식 저장소에서 확인하십시오.
허용 예측 계산식 게시
허용 예측 계산식을 생성하여 계산식 저장소 플랫폼에 계산식 열 스크립트로 저장합니다. "계산식 저장소" 보고서가 열려 있지 않으면 "계산식 저장소" 보고서가 생성됩니다. 자세한 내용은 계산식 저장소에서 확인하십시오. "결측값 정보화"를 선택한 경우 Shift 키를 누른 채 보고서의 빨간색 삼각형을 클릭하면 이 옵션을 사용할 수 있습니다.
수익 행렬 지정
(범주형 반응에만 사용 가능) 올바르거나 올바르지 않은 분류 결정과 관련된 수익 또는 비용을 지정할 수 있습니다. 명목형 반응의 경우 확률 임계를 사용하여 수익 행렬 항목을 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 수익 행렬 지정에서 확인하십시오.
프로파일러
대화식 프로파일러 보고서를 표시합니다. 요인 값을 변경하면 추정된 분류 확률에 반영됩니다. 자세한 내용은 프로파일러의 프로파일러에서 확인하십시오.
점에 색 적용
(범주형 반응에만 사용 가능) 반응 수준에 따라 점에 색상을 적용합니다. 이 옵션은 "점에 색 적용" 버튼을 클릭하는 것과 같습니다. 자세한 내용은 분할 보고서에서 확인하십시오.
다음 옵션에 대한 자세한 내용은 JMP 사용의 “Local Data Filters in JMP Reports”, “Redo Menus in JMP Reports”, “Save Platform Preferences” 및 “Save Script Menus in JMP Reports”에서 확인하십시오.
로컬 데이터 필터
특정 보고서에서 사용되는 데이터를 필터링할 수 있는 로컬 데이터 필터를 표시하거나 숨깁니다.
다시 실행
분석을 반복하거나 다시 시작할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 이 기능을 지원하는 플랫폼에서 "자동 재계산" 옵션은 해당하는 보고서 창에서 데이터 테이블에 대한 변경 사항을 즉시 반영합니다.
플랫폼 환경 설정
현재 플랫폼 환경 설정을 보거나, 현재 JMP 보고서의 설정과 일치하도록 플랫폼 환경 설정을 업데이트할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
스크립트 저장
보고서를 재생성하는 스크립트를 여러 대상에 저장할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
그룹별 스크립트 저장
기준 변수의 모든 수준에 대한 플랫폼 보고서를 재생성하는 스크립트를 여러 대상에 저장할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 시작 창에서 기준 변수를 지정한 경우에만 사용할 수 있습니다.
참고: 이 플랫폼의 추가 옵션은 스크립트를 통해 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 "도움말" 메뉴의 "스크립트 인덱스"에서 여십시오. 또한 "스크립트 인덱스"에서 이 섹션에 설명된 옵션의 스크립트 예제도 찾을 수 있습니다.