階層化ボリュームを使用する場合、JMP 15 の検証列の作成 (欠損値あり) が JMP 14 と同じではない今日から JMP 15 を使い始めました。 JMP 15で階層化列(欠損値のある一部の列)を含む検証列を作成しようとすると、新しく作成された検証列は欠損値を認識せず、欠損値のない行のみを階層化します。
しかし、JMP 14 ではこのような結果は得られず、欠損値があっても列をパーセンテージだけで階層化しました。
私の質問は、欠落しているセル/値を使用して検証データセットの行を分割する方法はありますか?
ありがとう！
Re: 階層化ボリュームを使用する場合、JMP 15 の検証列の作成 (欠損値あり) が JMP 14 と同じではありません個人的にはこれはバグではなく、v14 での見落としの修正だと感じていますが、それは単なる私の意見です。 これを JMP テクニカル サポートに報告してください。 これにより、開発者は将来のリリースで検討すべきバグや機能として提案を受けることができます。
Re: 階層化ボリュームを使用する場合、JMP 15 の検証列の作成 (欠損値あり) が JMP 14 と同じではありませんダン、
共有していただきありがとうございます。それは便利です。
個人的には、JMP 14 と比較して JMP 15 のバグだと思います。
層別カラムS関数は、入力変数に存在する欠損値を考慮する必要があります。
JMP14 にはこの機能がありますが、JMP 15 にはありません。
Re: 階層化ボリュームを使用する場合、JMP 15 の検証列の作成 (欠損値あり) が JMP 14 と同じではありません入力変数によって階層化する場合でも、私が概説したアプローチは引き続き機能するはずです。 しかし、なぜインプットに基づいて層別化するのでしょうか? モデリングは、入力と出力の関係に注意を払い、入力に基づいた階層化が必要ない、あるいは望まれないようにすることです。 (非常にまれなケースでは、ターゲットとインプットを階層化することがありますが、それは準分離がある状況でのみです)。 トレーニングと検証は通常、ターゲットに対してのみ階層化されます。 インプットに基づいて階層化することにこだわる場合は、ターゲットにも基づいて階層化するようにしてください。 肝心なのは、たとえ層別列が入力であっても、私が概説したアプローチは依然として機能するはずであるということです。
Re: 階層化ボリュームを使用する場合、JMP 15 の検証列の作成 (欠損値あり) が JMP 14 と同じではありませんダン、
お返事をありがとうございます。
ターゲット変数には欠損値がありません。それらは 0 または 1 のいずれかとしてラベル付けされます。
2 つまたは 3 つの入力/特徴変数を層別化したいと考えています (トレーニング/検証が同様の分布を持つことを確認したいだけです)。 ただし、入力変数には欠損値があります。
JMP 14では、ターゲット+機能変数(欠損値あり)を階層化し、欠損値のない検証列を取得できます。
しかし、新しい JMP 15 では、特徴変数のいくつかのセルが欠落しているため、検証列に値が欠落しています。
Re: 階層化ボリュームを使用する場合、JMP 15 の検証列の作成 (欠損値あり) が JMP 14 と同じではありません少し混乱しています。 ターゲット変数には欠損値がいくつかありますが、それでもターゲット変数によって階層化された検証列を形成したいと考えています。 これは正しいです？ もしそうなら、欠損値をどこに置きたいでしょうか? トレーニングまたは検証? 欠損値については 80/20 の分割が必要だと思いますよね? これが事実であると仮定します。
バイナリ ターゲット (0 または 1) はあるものの、いくつかの欠損値があるという単純なシナリオを考えてみましょう。 データの 80% をトレーニングに使用し、20% を検証に使用したいと考えています。 ターゲットに基づいてトレーニングと検証に分割する場合、すべての 0 に対して 80/20 の分割、すべての 1 に対して 80/20 の分割、欠落部分に対して 80/20 の分割が必要であることを意味します。 ただし、不足しているターゲットはモデルの構築に使用できません。 予測しようとするターゲットはありません。 JMP は、どの検証ロールが割り当てられているかに関係なく、欠落しているターゲット行を無視します。
ただし、他の理由がある場合は、欠落値に検証ロールを割り当てることもできます。 [分析] > [スクリーニング] > [欠損値の探索] に移動します。 ターゲット列だけを選択してください。 次に、代入方法の 1 つを選択します。 どちらでも構いません。 私は多変量正規代入を選択しました。 欠落しているターゲット値はすべて、おそらく同じ値の結果を持つようになります。 このレポートは必ず開いたままにしておいてください。
次に、ターゲットを層別変数として指定して、通常どおり検証列を作成します。 これが機能するには、検証列のタイプを修正する必要があります。 代入された値があるため、欠損値がなく、代入されたデータを使用して検証列が完全に入力されることに注意してください。 「欠損値の探索」レポートに戻り、「代入レポート」領域の「元に戻す」ボタンをクリックします。 これにより、代入された値がターゲット変数から削除されますが、検証列にはトレーニング値と検証値が入力されたままになります。
Re: 階層化ボリュームを使用する場合、JMP 15 の検証列の作成 (欠損値あり) が JMP 14 と同じではありませんJMP 15 の例: 10000 行、10 列のデータセットの場合。 検証データセットとして 2000 行を作成したいので、[検証列の作成] > [層別列] > 7 列を選択しました (一部の列には欠損値があります。たとえば、代入前に少なくとも 10% の欠損値があります)。 JMP 14 では、検証データセットとして正確に 2000 行を取得できますが、JMP 15 では、トレーニングとして 7200 行、検証としてラベル付けされた 1800 行しか取得できません。 1000 行すべてが空の値 (トレーニングまたは検証のいずれのラベルも付けられていない) です...そのため、JMP 14 を使用して検証データセットを作成する必要があります...
