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Wiederholte k-fache Kreuzvalidierung mit schrittweiser Regression (JSL-Skript?)<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Hallo zusammen,

Viele von uns kennen die Variabilität, die die k-fach kreuzvalidierte schrittweise Regression bei kleinen Stichproben haben kann. Oft wird empfohlen, diesen Vorgang 50–100 Mal zu wiederholen, um die Realitätsnähe der Ergebnisse zu erhöhen.

Ich habe mich gefragt, ob es in JMP eine Möglichkeit gibt, diesen Vorgang zu wiederholen? Es wird mir jede Menge Zeit sparen!

DANKE

Betreff: Wiederholte k-fache Kreuzvalidierung mit schrittweiser Regression (JSL-Skript?)

Unten finden Sie ein Beispielskript, das die k-fache Kreuzvalidierung für dasselbe schrittweise Modell zehnmal wiederholt. Der aus dem JMP Scripting Index kopierte erste Teil dieses Skripts führt ein schrittweises Regressionsmodell aus und führt dann eine k-fache Kreuzvalidierung mit 5 Falten durch. Der zweite Teil verwandelt das Tabellenfeld mit dem Schrittverlauf und den besten Modellstatistiken in eine Datentabelle für jede Iteration und verkettet alle Datentabellen zu einer K-Fold-Ergebnistabelle. Sie können natürlich wählen, ob Sie eine andere Ergebnistabelle oder gar keine Ausgabetabelle in eine Ausgabetabelle umwandeln möchten.

 

 

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 );
);
);