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JMP / JMP PROを使用した時系列のk分割相互検証

ブートストラップまたはブースト ツリーを使用したいのですが、パーティション ツリーまたはニューラル ネットで使用するため、k 分割法を使用します。 ただし、修正検証列を追加するオプションしか表示されません。

 

私は時系列を扱っているため、ランダムなサンプルを使用してモデルを適合させることができません。

 

これに加えて、JMP に実装されている k-fold には常にランダムサンプルと記載されているため、疑わしいです。

 

 

私は（少なくとも）次のようなシーケンスの後です。

 

そして、JMP は次のようなことを行うと思います (確認してください)。

 

 

ここにすべてのオプションがありますが、私の場合に最適なのは TimeSplit です。

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_cv_indices.html#sphx-glr-auto-examples-model-selection-plot-cv-indices-py

 

何かアイデアや回避策はありますか?

 

Re: JMP / JMP PRO を使用した時系列での k 分割相互検証

ニューラル ネットワークと検証列を使用する場合、結果は単純な外挿になります。 このインターフェイスでもテスト行は使用されません。

 

ツリーまたは NN のいずれかに適切な k-fold を実装する方法についてのアイデアはありますか?

 

 

 

Re: JMP / JMP PRO を使用した時系列での k 分割相互検証

また、cutpointvalidation メソッドをツリーに適合させるための列として使用する場合 (JMP の時系列に推奨):

 

 

Re: JMP / JMP PRO を使用した時系列での k 分割相互検証

確認済み: JMP 14 では、K 倍は実際には k 回行われるランダム サンプリングです。