<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ciao a tutti,
Molti di noi conoscono la variabilità che la regressione stepwise incrociata k-fold potrebbe avere con piccoli campioni. Si suggerisce spesso di ripetere questa procedura 50-100 volte per aumentare la credibilità degli output.
Mi chiedevo se esiste un modo in JMP per ripetere questa procedura? Mi farà risparmiare un sacco di tempo!
GRAZIE
Di seguito è riportato uno script di esempio che ripete 10 volte la convalida incrociata k-fold sullo stesso modello graduale. Copiato da JMP Scripting Index, la prima parte di questo script esegue un modello di regressione graduale e quindi esegue una convalida incrociata k-fold con 5 volte. Il secondo pezzo trasforma la casella della tabella contenente la cronologia dei passaggi e le migliori statistiche del modello in una tabella di dati per ogni iterazione e concatena tutte le tabelle di dati insieme in una tabella dei risultati K-Fold. Ovviamente puoi scegliere di creare una tabella di risultati diversa in una tabella di output o nessuna.
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 );
);
);
