Convalida incrociata di k-fold con modello di foreste bootstrap e regressione dei minimi quadrati standardCiao,
È possibile utilizzare la convalida incrociata di k-fold con il modello di foreste bootstrap e la regressione dei minimi quadrati standard in JMP?
Ho fatto la validazione incrociata di k-fold con il modello di reti neurali e sto cercando alcuni metodi che potrebbero usare la stessa validazione incrociata, in modo da poter fare confronti tra modelli.
Grazie.
Ri: convalida incrociata k-fold con modello di foreste bootstrap e regressione dei minimi quadrati standardHo trovato le risposte alla mia domanda sul sito Web: https://learning.oreilly.com/library/view/Building+Better+Models+with+JMP+Pro/9781629599564/xhtml/Chapter08.xhtml#_Toc423436241 .
Ri: convalida incrociata k-fold con modello di foreste bootstrap e regressione dei minimi quadrati standardCome ho già detto in un'altra discussione sullo stesso argomento, potresti prendere in considerazione l'utilizzo di AICc in tutti i modelli candidati. JMP Pro fornisce anche una piattaforma di confronto dei modelli per aiutarti.
Ri: convalida incrociata k-fold con modello di foreste bootstrap e regressione dei minimi quadrati standardVorrei aggiungere che stiamo sperimentando un nuovo modo automatizzato per eseguire k-fold cv nel nuovo componente aggiuntivo XGBoost per JMP Pro. Se hai accesso a JMP Pro 15 e desideri provare una versione anticipata, per favore fatemelo sapere. Inoltre, stiamo programmando provvisoriamente di avere il componente aggiuntivo disponibile nel laboratorio JMP presso Discovery Munich con JMP Pro 16 Early Adopter.
Ri: convalida incrociata k-fold con modello di foreste bootstrap e regressione dei minimi quadrati standardGrazie per il riepilogo. Quindi la validazione incrociata di k-fold non è necessaria o impossibile con la foresta bootstrap in JMPpro?
Quando crei una colonna di convalida quando hai un risultato binario, preferiresti un casuale stratificato, statificare per metodo casuale di gruppo o raggruppato?
Ri: convalida incrociata k-fold con modello di foreste bootstrap e regressione dei minimi quadrati standardCaro signor Wolfinger,
Questo problema riguarda anche me, dato che sono un utente di JMP Pro15 e vedo alcune cose da regolare nelle sezioni di convalida incrociata K-fold per tutti i modelli. In particolare, JMP non ha ancora un'opzione importante per visualizzare le pieghe, ma mostra solo la sua precisione media (R2) senza dettagli in ciascuna piega. Ad esempio, vorrei eseguire la convalida di 5 volte e vorrei vedere l'elenco di 4 volte + la loro media con le metriche (R2, AUC, AIC, RASE ecc.). Se è presente un componente aggiuntivo con questa opzione, fammelo sapere, poiché è molto importante durante la gestione di piccoli set di dati. molte grazieRi: convalida incrociata k-fold con modello di foreste bootstrap e regressione dei minimi quadrati standardCiao @Nazarkovsky , La nuova piattaforma di screening dei modelli offre suddivisioni per piega sia per k-fold che per k-fold nidificati e, come si può intuire, l'output può diventare voluminoso. Nel componente aggiuntivo XGBoost i risultati sono ancora riepilogati su tutte le pieghe, ma per qualsiasi modello Triangolo rosso> Salva formula di previsione produce colonne nella tabella per l'appartenenza alla piega e le corrispondenti previsioni in-fold o out-of-fold. Consigliamo di procurarsi l'ultimo JMP 16 Pro Early Adopter per provare la nuova funzionalità e apprezziamo molto il tuo feedback mentre continuiamo ad apportare miglioramenti in questo senso.
Ri: convalida incrociata k-fold con modello di foreste bootstrap e regressione dei minimi quadrati standardGrazie, @russ_wolfinger . Oggi ho giocato con XGBoost per una risposta continua. Molte grazie per il tuo invito inviato. Successivamente vedo come gestire le risposte cathegoriche e dare il feedback finale nel campo fornito.
In realtà, parlando di convalida incrociata K-fold, intendevo un punto debole in JMP Pro: non mostra il contenuto delle pieghe. Proprio come questo: https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_(statistics) . La scrittura di script non è la mia abilità principale, quindi posso fare affidamento solo sugli sviluppatori in JMP che potrebbero fornire tale opzione.
E potrei non aver capito bene il motivo per cui l'output deve essere enorme. Normalmente, è rappresentato come un elenco delle pieghe con la media delle metriche (R2, RASE, AIC ecc.) Alla fine. Perfavore, correggimi se sbaglio.
Grazie mille!
Mike
