Columna de validaciónEstoy trabajando en una regresión logística en jmp pro. Usando la opción de columna de validación, el conjunto de datos se divide en una parte fija de capacitación y validación (no utilicé ningún conjunto de prueba); Entiendo que se usa la validación de retención? ¿Existe también la posibilidad de elegir la validación cruzada?
Re: columna de validaciónSí, la columna de validación es una forma de definir conjuntos de espera para capacitación, validación y prueba.
El uso de conjuntos de espera es validación cruzada. Si se refiere a otra forma de definir conjuntos de espera, como la validación cruzada K-fold en el caso de conjuntos de datos pequeños, no está disponible en las plataformas Logistic Nominal u Ordinal Logistic. Está disponible en el esquema de Lanzamiento de modelo una vez que inicia Regresión generalizada.
Re: columna de validaciónHola Marc, piensa que hay una confusión, déjame comprobar:
Comprendí que la validación cruzada es como K-means & Jack Knife, donde todos los datos se usan en el proceso de validación y se usan para construir el modelo basado en la validación cíclica interna. En este caso, es necesario un conjunto de prueba para verificar el rendimiento del modelo en los nuevos datos.
La validación de retención está reteniendo una fracción del conjunto de datos que se utiliza para validar el rendimiento del modelo, por lo que, dado que los datos en la retención no contribuyen a la construcción del modelo aquí, no se requiere un conjunto de prueba, ¿verdad?
Re: columna de validaciónSé que hay confusión. K-Means es un método de aprendizaje supervisado para adaptarse a grupos. Jack-knife es una técnica para estimar el error estándar independiente del modelo. La evaluación honesta es un enfoque para seleccionar y evaluar entre los modelos candidatos en lugar de futuras observaciones. La validación cruzada se usa generalmente para una evaluación honesta. La validación cruzada generalmente se logra manteniendo subconjuntos de datos (caso de conjunto de datos grandes) o mediante validación cruzada K-fold (caso de conjunto de datos pequeños).
Ver Hastie, Trevor, Robert Tibshirani y Jerome Friedman, " Elementos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción, segunda edición , "Springer. Ver Sección 7.10: validación cruzada .
Re: columna de validaciónEn mi respuesta anterior, quise decir Kfold, no K significa ...
Entonces fui a la regresión generalizada, hice una columna de validación y seleccioné Kfold - 5 pliegues. ¿Qué estimación de modelo utilizar para mi ajuste logístico nominal (tres factores continuos): lazo, red elástica ...? ¿Existe una regla general para seleccionar el método de estimación?
Re: columna de validaciónLas opciones son una cuestión de preferencia personal. Lazo es para selección variable. Elastic Net, por lo tanto, también se utiliza para la selección de variables. Ridge es para reducir las estimaciones para evitar un ajuste excesivo.
los Métodos de estimación penalizados están documentados en la Ayuda JMP.
