검증 및 가중치나는 대략 100개의 레코드가 반응 변수 값 Y를 갖고 나머지는 N 값을 갖는 대략 8500개의 레코드로 구성된 파일을 작업하고 있습니다.저는 응답 변수 Y에 대해 파티션 모델을 실행한 다음 다양한 X, 요소를 추가하고 있습니다."응답" 수가 상대적으로 적기 때문에 이 모델을 사용할 때 두 가지 질문이 있습니다.
1) 조건부 서식(새 열 추가)을 사용하여 resonse 변수에 가중치를 부여해야 합니까?
2) 검증 부분에는 몇 퍼센트(20%, 30%...)를 사용해야 합니까?
Re: 검증 및 가중치 부여민감도와 특이도가 더 나은 측정항목일 수 있습니다.Re: 검증 및 가중치 부여감사해요.그리고 상대적인 동의를 말할 때 이를 가장 잘 측정할 수 있는 방법은 무엇입니까? 훈련과 검증 모두에 Simlar R2 값이 있습니까?
톰
Re: 검증 및 가중치 부여너무 많이 최적화하려고 시도하지 마십시오. 그렇지 않으면 검증 세트가 과적합됩니다.훈련 세트와 검증 세트 사이에 상대적인 일치를 가져오는 설정을 선택하고 그대로 사용하면 됩니다.
Re: 검증 및 가중치 부여훌륭한 정보입니다. 그 내용을 통합하겠습니다.이제 다양한 검증 비율을 실행하고 가중 및 비가중을 모두 실행했으므로 예상한 대로 약간 다른 결과를 얻습니다.모델링에서 최상의 결과를 선택하는 데 있어 가장 주의를 기울여야 할 통계적 요인은 무엇입니까?
Re: 검증 및 가중치 부여@Chris_Kirchberg , 정말 멋지고 제가 염두에 두었던 것과 똑같습니다.오늘 새로운 것을 배웠습니다.
Re: 검증 및 가중치 부여수익 매트릭스를 가중치 체계로 포함할 수도 있습니다. 좀 더 자세히 알아보려면 이 링크를 살펴보세요.
https://www.jmp.com/support/help/13-2/Specify_Profit_Matrix.shtml
도움이 되길 바랍니다.
크리스
Re: 검증 및 가중치 부여아마도 그렇게 할 것입니다. 하지만 상황에 맞는 좋은 분류기가 무엇인지에 따라 조금씩 달라질 것 같습니다."Y" 응답을 놓친 것에 대해 큰 페널티가 있는지 확인하여 이를 예측할 때 적절한 작업을 수행하는지 확인하려면 좋은 생각이 될 것입니다.저는 이 분야의 전문가는 아니지만 아마도 다양한 가중치를 가지고 놀면서 혼동 행렬에 미치는 영향을 관찰할 것입니다.
Re: 검증 및 가중치 부여카메론님, 감사합니다.
시작해야 할 8가지 요소가 있어 범위를 좁힐 수 있습니다.가중치도 제안하시겠습니까?
Re: 검증 및 가중치 부여전체 크기의 경우 70/30 ro 60/40 분할을 수행합니다.둘 다 시도해 볼 수 있습니다.당신은 몇 가지 요인을 가지고 있습니까?
