Hallo, ich habe ein Problem bei der k-fachen Kreuzvalidierung mit schrittweiser Regression: Ich möchte die k-fache Kreuzvalidierung mit schrittweiser Regression 100 Mal mit demselben Datensatz ausführen und die R-Quadrate sowohl für das Training als auch für die Validierung speichern Sätze. Die Ergebnistabelle von JMP enthält zwei Spalten, „RSquare“ und „RSquare K-Fold“. Obwohl ich verschiedene „RSquare K-Fold“ erhalten kann, scheint es, dass die „RSquares“ jedes Mal gleich sind. Das bedeutet, dass „RSquare“ möglicherweise nicht das R-Quadrat für den Trainingssatz und „RSquare K-Fold“ nicht das R-Quadrat für den Validierungssatz ist.
Wie könnte ich also die beiden Werte erhalten (dh R-Quadrate für das Training und den Validierungssatz)? Wie könnte ich mein Skript ändern, um diese Werte zu erhalten?
Ich habe festgestellt, dass wir mit der Option „R-Quadrat-Verlauf zeichnen“ ein Diagramm der R-Quadrate der Trainings- und Validierungssätze erhalten können. Wie kann ich dann den Wert ermitteln? Es scheint, dass es nur eine Grafik gibt (siehe Abbildung).
Hier ist mein Skript:
Namen sind standardmäßig hier(1);
dt=Aktuelle Datentabelle();
dtb=Neue Tabelle( „K-Fold-Ergebnisse“,
Zeilen hinzufügen( 0 ),
Neue Spalte( "StringColBox",
Charakter,
„Nominal“
)
);
For( i = 1, i <= 100, i++,
obj = dt << Modell anpassen(
Y( :Std FP ),
Auswirkungen(
:Std wl,
:Std an,
:Std hfn,
:Std odc,
:Std cvq,
:Std Sohn,
:lNein,
:wNein
),
Persönlichkeit( schrittweise),
Laufen,
unsichtbar
);
obj << Name( "K-Fold Crossvalidation" )(10);
obj << Fertig stellen;
kfold = obj << report;
tablebox = kfold[Table Box( 3 )];
dt1=tablebox <
dt1<
dt1<
dtb << Concatenate( dt1, "An erste Tabelle anhängen" );
close(dt1, nosave);
);
Wo finde ich Anweisungen zur Durchführung einer Kreuzvalidierung ohne JMP Pro?
Ich stolpere durch einen scheinbar mühsamen Prozess und es scheint, dass es in dieser Community viel klügere und erfahrenere Leute gibt.
Die Spalte „RSquare K-Fold“ wurde dem Verlaufsbericht hinzugefügt, um bei der Betrachtung der Kandidatenmodelle eine zusätzliche Perspektive zu bieten. Die anderen Spalten sind die gleichen wie ohne diese Stoppregel. Das heißt, sie sind das Ergebnis der Anpassung aller Zeilen. Sie können die Veränderung des R-Quadrats insgesamt beobachten und bei den Hold-out-Daten nach Anzeichen einer Überanpassung suchen.
Ich kenne keine Möglichkeit, das R-Quadrat für die Modellanpassung nur mit den Trainingssätzen in der Stepwise-Plattform zu erhalten.
Das Diagramm, auf das Sie sich beziehen, stellt den R-Quadrat-Wert aus der RSquare-Spalte dar. Sie können dies sehen, wenn Sie der vertikalen Achse eine Referenzlinie für den maximalen R-Quadrat-Wert im Verlauf hinzufügen.
Sie sind gleich.
