Alberi decisionali: input del modello stesso, risultati diversi<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ho appena ripetuto un'analisi ad albero delle decisioni che avevo originariamente fatto ieri. L'input di dati e tutte le opzioni di modellazione erano identiche in entrambe le esecuzioni. Tuttavia i risultati sono stati diversi. L'ho provato di nuovo e ho ottenuto un insieme diverso di risultati. Perché succede? Sarà sconcertante riportare risultati che non possono essere replicati in modo indipendente.
Ri: Alberi decisionali: input dello stesso modello, risultati diversiGrazie, David! Avrei dovuto capirlo da solo.
Dave
Ri: Alberi decisionali: input dello stesso modello, risultati diversiIl 20% dei tuoi dati viene trattenuto per la convalida. I dati di convalida vengono campionati casualmente in modo da ottenere un set diverso ogni volta.
Se si dispone di JMP Pro è possibile creare una colonna di convalida e controllare il campione di trattenuta in questo modo. Se non hai Pro, puoi provare questo:
1. Aggiungi una nuova colonna e inizializza i dati come un indicatore casuale: per impostazione predefinita il 20% avrà il valore 1 e l'80% il valore 0.
2. Escludi tutte le righe con valore 1
3. Esegui la piattaforma Partition (con 0 per la parte di validazione),
Dovrebbe utilizzare automaticamente le righe escluse per la convalida.
Ri: Alberi decisionali: input dello stesso modello, risultati diversiJMP 12.0.1
Ho controllato il mancante informativo box, mantenuto 0.2 per la convalida e quindi eseguito manualmente 2 split. La variabile di risposta è categoriale. Le stesse due variabili X vengono selezionate nelle diverse esecuzioni, ma i punti di interruzione per le divisioni e i risultati di adattamento del modello sono diversi.
Ri: Alberi decisionali: input dello stesso modello, risultati diversiQuale versione di JMP stai usando? Quali opzioni stai specificando nella finestra di dialogo di avvio?
-Jeff
