ニューラルネットワーク：検証対テストセット検証セットはモデル構築プロセスに通知するために使用でき、テストセットは変更されません。たとえば、他のモデルでは、検証R2を停止規則として使用できます。検証セットはニューラルネットワークでどのように使用されますか？JMPの資料やオンラインでこれに関する情報が見つかりません。ありがとう。
再：ニューラルネットワーク：検証対テストセットデータのトレーニングサブセットは、ニューラルネットワークモデルを適合させるために使用されます。このモデルは、検証セットの観測値を予測するために使用されます。検証セットは、パラメータ推定には使用されません。モデルはPartitionまたはStepwiseのように（項/パラメータの数）は変更されないため、'停止規則'はありません。
以前に示唆したように、あなたはあなたが過小または過剰にフィットしているかどうかを評価するために訓練と検証のパフォーマンスを比較します。
再：ニューラルネットワーク：検証対テストセットJMP Proを使ってニューラルネットワークを構築するときに行うべきいくつかの選択：
- 1層または2層
- 各層のノード数
- ノードの種類
- ブースティングを適用するときの量と学習率
これらの選択肢はすべて、可能な限り最適な状態になるようにモデルを調整するために選択したパラメータを表します。 あまりにも高度に調整されているとあなたは過度にフィットしてしまいます。そのため、検証セットは、これらの調整パラメータを選択した結果としてモデルが過剰にフィットするのを防ぐために使用されます。
モデルセットの選択を容易にするためにバリデーションセットを使用しているので、もはやモデルのパフォーマンスの独立した評価ではありません。 それがテストセットの出番です。
再：ニューラルネットワーク：検証対テストセットはい、しかしそれはテストセットとは違うのです。モデル構築中にチェックとして使用する必要があります。
再：ニューラルネットワーク：検証対テストセット私は通常、Neural Netsの検証結果を過剰適合のチェックとして使用します。
