Por favor, compruebe mi comprensión de cómo funciona el CV en JMP para LASSO (o cualquier otro método de regularización). Supongamos que elijo 5 veces CV. Esto es lo que creo que sucede ...
Atravesamos todas las lambdas. Para cada lambda generamos 5 errores y promediamos estos. Al final, usamos el error mínimo para identificar la lambda_star óptima. Ahora usamos todos los datos, junto con lambda_star para encontrar el modelo final (el conjunto de coeficientes).
Mi entendimiento es que el error en la muestra es lo que calculamos con el modelo final en todos los datos. ¿Qué pasa con el error de fuera de la muestra? He visto dejarlo fuera usado para estimar esto. ¿JMP lo calcula y lo muestra en el informe? Si es así, ¿cómo se hace? También se puede mostrar lambda_star. Vi una discusión relacionada para recuperar el parámetro de ajuste, pero espero evitar JSL si puedo.
