<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、みんな、
私たちの多くは、k 分割交差検証ステップワイズ回帰が小さなサンプルで持つ可能性がある変動性を知っています。 出力の現実性を高めるために、この手順を 50 ～ 100 回繰り返すことをお勧めします。
JMPでこの手順を繰り返す方法があるかどうか疑問に思っていましたか? それは私に時間を大幅に節約します！
ありがとう
以下は、同じステップワイズ モデルで k 分割交差検証を 10 回繰り返すスクリプトの例です。 JMP Scripting Index からコピーしたこのスクリプトの最初の部分では、段階的回帰モデルを実行し、次に 5 つのフォールドで k フォールドの交差検証を実行します。 2 番目の部分は、ステップ履歴と最適なモデル統計を含むテーブル ボックスを各反復のデータ テーブルに作成し、すべてのデータ テーブルを 1 つの K-Fold 結果テーブルに連結します。 もちろん、結果の別のテーブル ボックスを出力テーブルにすることも、何もしないことも選択できます。
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 );
);
);
