Validación cruzada de k veces en series de tiempo con JMP / JMP PROQuiero usar Bootstrap o Boosted Trees pero con un método k-fold como lo uso en los árboles de partición o redes neuronales. Sin embargo, solo veo la opción de agregar una columna de validación de corrección.
Como trabajo con series temporales, no se pueden utilizar muestras aleatorias para ajustarlas a mis modelos.
Además de esto, sospecho del k-fold implementado en JMP ya que siempre dice muestra aleatoria.
Busco una secuencia como esta (al menos):
Y creo que JMP hace algo como esto (confírmelo):
Aquí están todas las opciones, la mejor para mi caso sería TimeSplit.
Re: validación cruzada de k veces en series temporales con JMP/JMP PROCuando se utilizan redes neuronales y la columna de validación, los resultados son una simple extrapolación. Las filas de prueba tampoco se utilizan en esta interfaz.
¿Ideas sobre cómo implementar un plegado k adecuado para árboles o NN?
Re: validación cruzada de k veces en series temporales con JMP/JMP PROY si se utiliza el método cutpointvalidation como columna para ajustar árboles (recomendado para series temporales en JMP):
Re: validación cruzada de k veces en series temporales con JMP/JMP PROConfirmado: en JMP 14, K-fold en realidad es un muestreo aleatorio realizado k veces.
