Voorspellen
===

Met de voorspellingsanalyse kun je een getraind machine-learningmodel laden en toepassen op nieuwe gegevens. Het is belangrijk dat de kenmerken in de nieuwe dataset dezelfde namen hebben als in de oorspronkelijke dataset die voor de training is gebruikt.

### Invoer

#### Getraind model
Dit veld kan een getraind machine learning model laden. Merk op dat het model in JASP moet zijn gemaakt en moet worden opgeslagen met de extensie *.jaspML*.

#### Opdrachtbox
- Voorspellers: In dit vak moeten de voorspellers worden ingevoerd die in aanmerking moeten worden genomen voor de voorspellingen.

#### Algoritmische instelling
- Schaal kenmerken: Standaardiseert de continue kenmerken in de dataset. Standaardisatie zorgt ervoor dat waarden van kenmerken van verschillende schalen in een specifieke vergelijkbare schaal vallen. Standaardisatie zorgt daardoor voor numerieke stabiliteit. JASP gebruikt de Z-score standaardisatie van een gemiddelde van 0 en een standaardafwijking van 1. Deze optie is standaard geselecteerd.

#### Tabellen:
- Voorspellingen voor nieuwe data: geeft de voorspelde resultaten voor de data weer.
  - Predictoren toevoegen: Voegt de waarden van de predictoren toe aan de tabel.

### Resultaten exporteren
- Voorspelde resultaten aan data toevoegen: maakt een nieuwe variabele in de data set die de voorspelde waarden voor de data bevat.

### Uitvoer

#### Samenvattingstabel
- Methode: De methode die in het model wordt gebruikt.
- Specifieke informatie per model.
- n(Trein): Aantal waarnemingen in trainings data.
- n(Nieuw): Aantal waarnemingen in nieuwe data.

#### Voorspellingen voor nieuwe data
- Rij: Het rij nummer.
- Voorspeld: de voorspelde waarde / label.
