検証列私はjmp proのロジスティック回帰に取り組んでいます。検証列オプションを使用すると、データセットが固定のトレーニングと検証の部分に分割されます（テストセットは使用しませんでした）。ホールドバリデーションが使用されていることを理解していますか？相互検証を選択する可能性もありますか？
Re：検証列はい、検証列は、トレーニング、検証、およびテストの保留セットを定義する方法です。
ホールドアウトセットの使用は交差検証です。小規模なデータセットの場合のK分割交差検証など、ホールドアウトセットを定義する別の方法を意味する場合は、名義ロジスティックまたは順序ロジスティックプラットフォームでは使用できません。一般化回帰を起動すると、モデル起動の概要で使用できます。
Re：検証列こんにちはマーク、混乱があると思います、私に確認させてください：
交差検証はK-means＆Jack Knifeのようなもので、すべてのデータが検証プロセスで使用され、内部周期検証に基づいてモデルを構築するために使用されることを理解しました。この場合、新しいデータでモデルのパフォーマンスをチェックするためにテストセットが必要です。
ホールドバック検証は、モデルパフォーマンスの検証に使用されるデータセットの一部を切り離しているため、ホールドバック内のデータは、ここでのテストセットが不要なモデル構築に寄与しないのでしょ？
Re：検証列混乱があることを知っています。K-Meansは、クラスターに適合する教師あり学習法です。ジャックナイフは、モデルとは無関係に標準誤差を推定する手法です。正直な評価は、将来の観察の代わりに候補モデルの中から選択して評価するアプローチです。交差検証は一般に、正直な評価に使用されます。交差検証は一般に、データのサブセットを保持する（データセットが大きい場合）か、K分割交差検証（データセットが小さい場合）のいずれかによって行われます。
Hastie、Trevor、Robert Tibshirani、Jerome Friedmanを参照してください。" 統計学習の要素：データマイニング、推論、予測、第2版 、」スプリンガー。見るセクション7.10：相互検証 。
Re：検証列上記の返信では、Kの意味ではなくKfoldを意味しました。
そこで、一般化された回帰に進み、検証列を作成し、Kfold-5 foldsを選択しました。名義ロジスティックフィット（3つの連続因子）に使用するモデル推定：なげなわ、弾性ネット...推定方法を選択するための経験則はありますか？
Re：検証列オプションは個人的な好みの問題です。投げ縄は変数選択用です。したがって、Elastic Netは変数の選択にも使用されます。リッジは、過剰適合を避けるために推定を縮小するためのものです。
のペナルティ付き推定方法 JMPヘルプに記載されています。
