<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Salut tout le monde,
Beaucoup d'entre nous connaissent la variabilité que la régression par étapes à validation croisée k-fold pourrait avoir avec de petits échantillons. Il est souvent suggéré de répéter cette procédure 50 à 100 fois afin d'augmenter la fiabilité des sorties.
Je me demandais s'il y avait un moyen dans JMP de répéter cette procédure ? Cela me fera gagner des tonnes de temps !
MERCI
Vous trouverez ci-dessous un exemple de script qui répète 10 fois la validation croisée k-fold sur le même modèle pas à pas. Copié à partir de JMP Scripting Index, la première partie de ce script exécute un modèle de régression pas à pas, puis effectue une validation croisée k-fold avec 5 folds. La deuxième partie transforme la zone de table contenant l'historique des étapes et les meilleures statistiques du modèle en une table de données pour chaque itération, et concatène toutes les tables de données en une seule table de résultats K-Fold. Vous pouvez bien sûr choisir de créer une boîte de tableau de résultats différente dans un tableau de sortie, ou pas du tout.
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Fitness.jmp" );
For( i = 1, i <= 10, i++,
obj = dt << Fit Model( Y( :Oxy ), Effects( :Runtime, :Weight, :RunPulse, :RstPulse, :MaxPulse ), Personality( Stepwise ), Run );
obj << Name( "K-Fold Crossvalidation" )(5);
obj << Finish;
kfold = obj << report;
tablebox = kfold[Table Box( 3 )];
output = tablebox << Make Into Data Table( "K-Fold Results" );
If( i != 1,
Data Table( "K-Fold Results" ) << Concatenate( Data Table( "K-Fold Results " || Char( i ) ), Append to first table );
);
);
