ブートストラップフォレストモデルと標準最小二乗回帰によるk分割交差検証こんにちは、
JMPでブートストラップフォレストモデルと標準最小二乗回帰でk分割交差検証を使用することは可能ですか？
ニューラルネットワークモデルでk分割交差検証を行ったので、モデル比較を行えるように、同じ交差検証を使用できる方法を探しています。
ありがとうございました。
Re：ブートストラップフォレストモデルと標準最小二乗回帰によるk分割交差検証私の質問に対する答えはウェブサイトで見つけました： https://learning.oreilly.com/library/view/Building+Better+Models+with+JMP+Pro/9781629599564/xhtml/Chapter08.xhtml#_Toc423436241 。
Re：ブートストラップフォレストモデルと標準最小二乗回帰によるk分割交差検証同じトピックに関する他の議論で述べたように、すべての候補モデルでAICcを使用することを検討できます。JMP Proは、モデル比較プラットフォームも提供します。
Re：ブートストラップフォレストモデルと標準最小二乗回帰によるk分割交差検証追加したいのは、JMP Proの新しいXGBoostアドインでk-fold cvを実行する新しい自動化方法を実験していることです。 JMP Pro 15にアクセスでき、早期導入バージョンを試してみたい場合は、お知らせください。 さらに、アドビは、Discovery MunichのJMPラボでJMP Pro 16 Early Adopterを使用して利用可能にすることを暫定的に計画しています。
Re：ブートストラップフォレストモデルと標準最小二乗回帰によるk分割交差検証まとめてくれてありがとう。それでは、JMPproのブートストラップフォレストではk倍交差検証は必要ない、または不可能です。
バイナリの結果があるときに検証コラムを作成する場合、層別ランダム、グループ別またはグループ化ランダム法のいずれを選択しますか？
Re：ブートストラップフォレストモデルと標準最小二乗回帰によるk分割交差検証Wolfingerさん、
私はJMP Pro15ユーザーであり、すべてのモデルのK分割交差検定セクションで調整すべきことがいくつかあるので、この問題も私に関係します。特に、JMPには折り目を視覚化する重要なオプションがまだありませんが、各折り目の詳細なしで平均精度（R2）のみを表示します。たとえば、5倍の検証を実行し、メトリック（R2、AUC、AIC、RASEなど）で4倍+その平均のリストを表示したいとします。このオプションを備えたアドインがある場合は、お知らせください。これは、小さなデータセットを処理するときに非常に重要です。どうもありがとうRe：ブートストラップフォレストモデルと標準最小二乗回帰によるk分割交差検証こんにちはナザロフスキー 、新しいモデルスクリーニングプラットフォームは、kフォールドとネストされたkフォールドの両方についてフォールドごとの内訳を提供します。ご想像のとおり、出力が膨大になる可能性があります。 XGBoostアドインでは、結果は引き続きすべてのフォールドにわたって要約されますが、どのモデルでも、[Red Triangle]> [Save Prediction Formula]は、フォールドメンバーシップおよび対応するフォールド内またはフォールド外予測のテーブルに列を生成します。 新しい機能を試すには、最新のJMP 16 Pro Early Adopterを入手することをお勧めします。これらのラインに沿って機能強化を続けているため、フィードバックをお待ちしています。
Re：ブートストラップフォレストモデルと標準最小二乗回帰によるk分割交差検証おかげで、あずきっく 。今日、私はXGBoostを使って継続的な対応をしてきました。送信された招待に感謝します。後で、私はカテゴリカル応答を処理する方法を確認し、提供されたフィールドで最終的なフィードバックを提供します。
実際、K倍交差検証について言えば、私はJMP Proの弱点を意味しました。それは、折り目の内容を示していません。ちょうどこのような： https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_(statistics） 。スクリプトを書くことは私の強いスキルではないので、私はJMPの開発者がそのようなオプションを提供できることを信頼できます。
そして、なぜ出力が巨大でなければならないのか、あなたの考えを正しく理解していないかもしれません。通常、これは、最後にメトリック（R2、RASE、AICなど）の平均を持つ折り目のリストとして表されます。私が間違っている場合は修正してください。
どうもありがとうございました！
マイク
