유효성 검사 열jmp pro에서 로지스틱 회귀를 작업 중입니다. 유효성 검사 열 옵션을 사용하면 데이터 세트가 고정 교육 및 유효성 검사 부분으로 나뉩니다 (테스트 세트를 사용하지 않았습니다). 홀드 백 Vallidation이 사용된다는 것을 알고 있습니까? 교차 검증을 선택할 가능성도 있습니까?
다시 : 유효성 검사 열예, 검증 열은 교육, 검증 및 테스트를위한 홀드 아웃 세트를 정의하는 방법입니다.
홀드 아웃 세트 사용은 교차 유효성 검사입니다. 작은 데이터 세트의 경우 K- 폴드 교차 검증과 같은 홀드 아웃 세트를 정의하는 다른 방법을 의미하는 경우 명목 형 물류 또는 순서 형 물류 플랫폼에서는 사용할 수 없습니다. 일반 회귀 분석을 시작하면 모델 실행 개요에서 사용할 수 있습니다.
다시 : 유효성 검사 열안녕 마크, 혼란이 있다고 생각합니다.
교차 유효성 검사는 모든 데이터가 유효성 검사 프로세스에 사용되고 내부 순환 유효성 검사를 기반으로 모델을 작성하는 데 사용되는 K- 평균 및 잭 나이프와 같습니다. 이 경우 새 데이터에 대한 모델 성능을 확인하려면 테스트 세트가 필요합니다.
홀드 백 검증은 모델 성능을 검증하는 데 사용되는 데이터 세트의 일부를 분리하여 보유합니다. 여기서 홀드 백의 데이터가 모델 구축에 기여하지 않으므로 테스트 세트가 필요하지 않습니다.
다시 : 유효성 검사 열혼란이 있다는 것을 알고 있습니다. K-Means는 클러스터에 맞는지도 학습 방법입니다. 잭 나이프는 모형과 독립적으로 표준 오차를 추정하는 기술입니다. 정직한 평가는 향후 관측 대신 후보 모델 중에서 선택하고 평가하는 방법입니다. 교차 검증은 일반적으로 정직한 평가에 사용됩니다. 교차 유효성 검사는 일반적으로 하위 집합의 데이터 (큰 데이터 집합 사례)를 유지하거나 K- 겹 교차 유효성 검사 (작은 데이터 집합 사례)에 의해 수행됩니다.
Hastie, Trevor, Robert Tibshirani 및 Jerome Friedman, "을 참조하십시오. 통계 학습의 요소 : 데이터 마이닝, 추론 및 예측, 제 2 판 ""스프링거. 보다 섹션 7.10 : 교차 검증 .
다시 : 유효성 검사 열위의 답변에서 나는 K가 아니라 Kfold를 의미했습니다 ..
그래서 나는 일반화 된 회귀로 가서 유효성 검사 열을 만들고 Kfold-5 배를 선택했습니다. 명목 형 로지스틱 적합 (3 가지 연속 요인)에 사용할 모델 추정치 : 올가미, 탄성 그물 ..? 추정 방법을 선택할 때 일반적으로 적용되는 규칙이 있습니까?
다시 : 유효성 검사 열옵션은 개인 취향의 문제입니다. 올가미는 변수 선택을위한 것입니다. 따라서 Elastic Net은 변수 선택에도 사용됩니다. 릿지는 과적 합을 피하기 위해 견적을 줄입니다.
그만큼 불이익 추정 방법 JMP 도움말에 설명되어 있습니다.
