JMP/JMP PRO를 사용한 시계열의 k-겹 교차 검증Bootstrap이나 Boosted Trees를 사용하고 싶지만 파티션 트리나 신경망에서 사용하는 것처럼 k-fold 방법을 사용하고 싶습니다. 그러나 수정 유효성 검사 열을 추가하는 옵션만 표시됩니다.
시계열을 사용하고 있으므로 무작위 표본을 내 모델에 적합하게 사용할 수 없습니다.
게다가 JMP에 구현된 k-fold는 항상 무작위 샘플이라고 되어 있기 때문에 의심스럽습니다.
나는 (적어도) 다음과 같은 시퀀스를 따르고 있습니다.
JMP는 다음과 같은 작업을 수행한다고 생각합니다(확인해 주세요).
여기에 모든 옵션이 있습니다. 제 경우에 가장 적합한 것은 TimeSplit입니다.
Re: JMP/JMP PRO를 사용한 시계열의 k-겹 교차 검증신경망과 검증 열을 사용하는 경우 결과는 간단한 추정입니다. 이 인터페이스에서는 테스트 행도 사용되지 않습니다.
트리 또는 NN에 대해 적절한 k-fold를 구현하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?
Re: JMP/JMP PRO를 사용한 시계열의 k-겹 교차 검증그리고 cutpointvalidation 방법이 트리를 맞추기 위한 열로 사용되는 경우(JMP의 시계열에 권장됨):
Re: JMP/JMP PRO를 사용한 시계열의 k-겹 교차 검증확인됨: JMP 14에서는 K-폴드가 실제로 k번 수행된 무작위 샘플링입니다.
