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Convalida incrociata LDA

Ciao,

Sono un nuovo utente di JMP (JMP 13.1.0). Ho una domanda per favore: è possibile eseguire un'analisi discriminante lineare con convalida incrociata (metodo leave-one-out) in questa versione del software?

Grazie,

Adia

Ri: convalida incrociata LDAÈ proprio quello che cercavo, grazie mille per questo!Ri: convalida incrociata LDA

JMP fornisce la convalida incrociata K-fold in alcune piattaforme, ma non in tutte. Dovresti implementare la tua versione di esso. Ecco un modo per farlo:

 

1. Crea una nuova colonna di dati chiamata Piega che utilizza il tipo di modellazione nominale e con una formula di Intero casuale ( 1, 5 ) . Questa colonna identificherà le cinque pieghe per te.
2. Crea una serie di altre cinque colonne di dati chiamate Convalida i , utilizzando anche il tipo di modellazione Nominale e ciascuno con una formula di Piega == i , Dove io cambia da 1 a 5 mentre si passa dalla prima all'ultima di queste nuove colonne.
3. Avvia la piattaforma Discriminant cinque volte utilizzando la successione di Convalida i colonne nel ruolo Analisi di convalida.

Dovresti avere nuove colonne per la convalida incrociata di 5 volte nella tua tabella di dati come questa.

 

 

Questa prima iterazione dell'adattamento del modello potrebbe essere simile a questa:

 

 

Utilizzare le informazioni di convalida incrociata per ciascuna delle pieghe, ad esempio:

 

 

È quindi possibile combinare i cinque set di risultati nei risultati complessivi di formazione e convalida come si ritiene opportuno, come descritto nel riferimento citato.

Ri: convalida incrociata LDA

Capisco, grazie mille per averlo spiegato!

 

Per "opzioni di convalida" intendevo diversi metodi di convalida dei modelli come k-fold o convalida incrociata Monte Carlo spiegati qui: https://www.statisticshowto.com/cross-validation-statistics/

 

Per quanto ho capito, per eseguire la convalida incrociata di 5 volte, avrei bisogno di avere cinque colonne di convalida. Ogni colonna rappresenterebbe la divisione 80-20, ma dove il 20% dedicato al test in ciascuna delle 5 pieghe è ogni volta diverso. C'è un modo per farlo in JMP?

Ri: convalida incrociata LDA

È simile all'esclusione delle righe, ma è anche possibile specificare un set di controllo per testare il modello selezionato.

 

Puoi creare più colonne di dati per il ruolo di convalida, ma puoi utilizzarne solo una alla volta. L'idea è che una volta decisa la dimensione dei set di protezione, ognuno di essi è ugualmente utile. Inoltre, puoi utilizzare la stessa colonna di convalida in più di una piattaforma di modellazione per un confronto equo e valido dei modelli. Perché avresti bisogno di più di una colonna di convalida? Come utilizzeresti più colonne di convalida?

 

Non so cosa intendi per "opzione per selezionare il metodo di convalida". Esiste un solo metodo di convalida incrociata con insiemi di controllo rappresentati dal ruolo di analisi di convalida.

 

 

Ri: convalida incrociata LDAGrazie! Non so come ho fatto a perdermelo!

Ma, oltre ad essere più facile da usare, non ha lo stesso effetto della funzione "Convalida escludendo le righe" menzionata in precedenza? È giusto?

Forse sto facendo qualcosa di sbagliato, ma sembra che io possa utilizzare solo una colonna di convalida alla volta e "Ruolo di convalida" non mi dà alcuna opzione per selezionare il metodo di convalida o generare più colonne di convalida senza ripetizione nel set di test (ovvero, in modo che la variabile selezionata come Test nella prima colonna non venga più selezionata nelle successive colonne di validazione). È possibile farlo in JMP?

Ancora una volta, scusa per aver postato domande così ingenue, ma mi sono completamente perso in questo!Ri: convalida incrociata LDA

Selezionare Analizza > Metodi multivariati > Discriminante. Vedrai un pulsante per assegnare la colonna al ruolo Convalida.

Ri: convalida incrociata LDA

Caro Marco,

 

Grazie mille per aver risposto così rapidamente e scusa per una domanda ingenua, ma dove trovo questo "ruolo di convalida" nella piattaforma LDA? Sono abbastanza nuovo in JMP e non tutto mi è chiaro.

 

L'unica cosa che ho trovato è l'opzione nella scheda principale in cui seleziono le variabili per LDA. Lì posso selezionare la casella "Convalida per righe escluse" che seleziona i dati Train/Test in base alla colonna di convalida che ho creato. Ma questo offre solo una divisione una tantum basata su questa colonna, non alcuna opzione di convalida iterativa (come leave-one-out o k-folds o Monte Carlo che vorrei eseguire). Ma ancora una volta, forse mi sto perdendo qualcosa di molto ovvio qui?

 

Non volevo duplicare i post, mi dispiace! Non ero sicuro se qualcuno risponderà alla mia risposta a un post molto vecchio!

Ri: convalida incrociata LDA

La piattaforma Discriminante in JMP Pro fornisce il ruolo di convalida al quale è possibile assegnare la colonna di dati di convalida creata.

 

(Si prega di non avviare un'altra discussione se non si ottiene subito una risposta.)

Ri: convalida incrociata LDA

Carissimi,

 

Sto cercando di convalidare la mia analisi LDA, ma non riesco a trovare il " Opzione Cross Validate by Excluded Rows" nel mio JMP15 (non PRO). Potresti per favore aiutarmi a navigare e trovare quella funzione?

 

Ho già preparato una colonna di convalida e righe appropriate escluse.

 

Grazie

Ri: convalida incrociata LDA

All'interno della piattaforma Discriminant non esiste un modo per ottenere la convalida leave-one-out. All'interno della piattaforma Discriminant in JMP 14, è disponibile un'opzione "Convalida incrociata per righe escluse". In JMP Pro è possibile creare una colonna Convalida con non più di 3 valori da utilizzare per set di addestramento, convalida e test.

Ri: convalida incrociata LDA

Ciao: ci sono altre fantastiche funzionalità nella piattaforma discriminante come l'analisi discriminante regolarizzata, i grafici canonici, l'interpretazione delle dimensioni, ecc. Se voglio rimanere nella piattaforma discriminante ed eseguire la validazione leave-one-out quali sono le scelte?

Ri: convalida incrociata LDA

Ciao,

 

Avrai bisogno di JMP Pro 13 per eseguire l'analisi discriminante e anche la convalida incrociata Leave-one-out è un'opzione. Lo eseguiresti attraverso la piattaforma Fit Model.

 

HTH

 

 

Ri: convalida incrociata LDA

La convalida incrociata leave-one-out non è disponibile in LDA, ma lo è in GenReg di JMP Pro. Se il risultato è binario e disponi di JMP Pro, prendi in considerazione l'esecuzione di una regressione logistica da GenReg, che è considerato un approccio alternativo a LDA ed è spesso preferito. http://www.jstor.org/stable/2286261?seq=1#page_scan_tab_contents