서포트 벡터 머신 플랫폼 옵션
"서포트 벡터 머신"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
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.
서포트 벡터 머신 모형 보고서 옵션
각 "서포트 벡터 머신 모형" 보고서에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
반응 프로파일 그림
(반응이 범주형인 경우에만 사용 가능) 반응 프로파일 그림을 표시하거나 숨깁니다.
서포트 벡터 계수
서포트 벡터 계수 테이블을 표시하거나 숨깁니다. 이 테이블에서 행을 선택하면 원래 데이터 테이블과 반응 프로파일 그림에서 서포트 벡터가 강조 표시됩니다.
혼동 행렬
(반응이 범주형인 경우에만 사용 가능) 혼동 행렬을 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 혼동 행렬에서 확인하십시오.
ROC 곡선
(반응이 범주형인 경우에만 사용 가능) 반응 변수의 각 수준에 대한 곡선을 포함하는 ROC(Receiver Operating Characteristic) 그림을 표시하거나 숨깁니다. 검증을 사용한 경우 훈련 데이터 집합, 검증 데이터 집합 및 테스트 데이터 집합에 대해 각각 그림이 표시됩니다. 자세한 내용은 ROC 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.
향상도 곡선
(반응이 범주형인 경우에만 사용 가능) 향상도 곡선을 표시하거나 숨깁니다. 검증을 사용한 경우 훈련 데이터 집합, 검증 데이터 집합 및 테스트 데이터 집합에 대해 각각 그림이 표시됩니다. 자세한 내용은 향상도 곡선에서 확인하십시오.
실제값 대 예측값 그림
(반응이 연속형인 경우에만 사용 가능) 실제값 대 예측값 그림을 표시하거나 숨깁니다.
잔차 대 예측값 그림
(반응이 연속형인 경우에만 사용 가능) 잔차 대 예측값 그림을 표시하거나 숨깁니다.
프로파일러
예측 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다. 각 반응 수준은 예측 프로파일러에서 별도의 행으로 표시됩니다. 빨간색 삼각형 메뉴의 옵션에 대한 자세한 내용은 예측 프로파일러 옵션의 프로파일러에서 확인하십시오.
등고선 프로파일러
(모형에 두 개 이상의 연속형 요인이 포함된 경우에만 사용 가능) 등고선 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다. 빨간색 삼각형 메뉴의 옵션에 대한 자세한 내용은 등고선 프로파일러 플랫폼 옵션의 프로파일러에서 확인하십시오.
표면 프로파일러
(모형에 하나 이상의 연속형 요인이 포함된 경우에만 사용 가능) 표면 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다. 빨간색 삼각형 메뉴의 옵션에 대한 자세한 내용은 표면 그림 플랫폼 옵션의 프로파일러에서 확인하십시오.
예측값 저장
임계 확률 경계 값에 기반한 예측 분류를 데이터 테이블의 <Y, 반응> 예측값 열에 저장합니다.
예측 계산식 저장
임계 확률 경계 값에 기반한 예측 계산식을 데이터 테이블에 저장합니다. 반응이 이항이면 단일 예측 계산식 열이 데이터 테이블에 추가됩니다. 반응 수준이 세 개 이상이면 최종 예측에 대한 계산식 열 외에 각 쌍별 모형에 대한 예측 계산식 열이 데이터 테이블에 추가됩니다.
예측 계산식 게시
임계 확률 경계 값에 기반한 확률 계산식을 생성하여 계산식 저장소 플랫폼에 계산식 열 스크립트로 저장합니다. "계산식 저장소" 보고서가 열려 있지 않은 경우 이 옵션을 선택하면 "계산식 저장소" 창이 열립니다. 자세한 내용은 계산식 저장소에서 확인하십시오.
확률 저장
최대 확률 분류 <Y, 반응> 열 및 각 반응 수준의 확률을 데이터 테이블에 개별 열로 저장합니다.
확률 계산식 저장
(반응이 이항인 경우에만 사용 가능) 다음 계산식 열을 데이터 테이블에 저장합니다.
결정 값
결정 값에 대한 계산식을 포함하는 숨겨진 열입니다.
확률
이항 반응의 각 수준에 대해 하나씩 총 두 개의 확률 계산식 열입니다.
최대 확률 분류
확률 값이 더 높은 예측 분류입니다.
임계 예측 분류
혼동 행렬에서 얻은 임계 확률 경계 값에 기반한 예측 분류입니다. 기본적으로 이 값은 플랫폼에서 계산되는 분류 결정 규칙을 기반으로 합니다. 임계값을 0.5로 변경할 경우 임계 예측 분류 열은 최대 확률 분류 열과 동일하므로 데이터 테이블에 저장되지 않습니다.
확률 계산식 게시
(반응이 이항인 경우에만 사용 가능) 확률 계산식을 생성하여 계산식 저장소 플랫폼에 계산식 열 스크립트로 저장합니다. "계산식 저장소" 보고서가 열려 있지 않은 경우 이 옵션을 선택하면 "계산식 저장소" 창이 열립니다. 자세한 내용은 계산식 저장소에서 확인하십시오.
검증 저장
("홀드백" 또는 "K 폴드" 검증 방법을 사용하는 경우에만 사용 가능) 훈련 데이터 집합과 검증 데이터 집합에 사용된 행을 식별하는 새 열을 데이터 테이블에 생성합니다.
적합 제거
전체 모형 보고서를 제거합니다.