코스 테스트 질문 : 예측 모델링에서 왜 모델 검증을 사용해야합니까?동료들에게,
현재 " 산업 문제 해결을위한 통계적 사고 "과정과 퀴즈 동안 네 가지 가능한 답변으로 질문이 설정되었습니다. 퀴즈 인터페이스에서 허용 된 답변이 올바른 것 같습니다.
질문은 ~이야:
예측 모델링에서 왜 모델 검증을 사용해야합니까?
하나를 고르시 오:
- 올바른 모델에 맞는지 확인하십시오.
- 이를 사용하여 모델이 새로운 데이터로 일반화되도록하십시오.
- 이 변수를 사용하여 가장 중요한 변수를 식별 할 수 있는지 확인하십시오.
- 예측 모델링에는 모델 검증을 사용할 필요가 없습니다.
최종 결정을위한 새로운 테스트 데이터를 도입하기 전에 모델이 적절한 지 (예를 들어, 과적 합) 여부를 이해하기 위해 검증이 필요하므로 1을 선택했습니다. 그러나 정답은 2입니다. 2는 테스트 데이터와 관련이 있기 때문에 의심의 여지가 있습니다. 검증 후 다음 단계입니다.
내가 틀렸다면 저를 시정 해주세요.
감사!
다른Re : 코스 테스트 질문 : 예측 모델링에서 왜 모델 검증을 사용해야합니까?답 1은 새로운 경험적 데이터로 모델을 확인하는 것입니다. 일반적으로 사전 관찰이 이루어지지 않은 곳에서 예측합니다. 그런 다음 미래 관측치가 예측과 일치하는지 관찰합니다. 답변 2는 일반화에 관한 것입니다. 즉, 학습 세트에 너무 적합하지 않은 것입니다. 교차 유효성 검사를 통한 정직한 평가는 일반화를 확인하는 데 허용되는 방법입니다.
Re : 코스 테스트 질문 : 예측 모델링에서 왜 모델 검증을 사용해야합니까?친애하는 베일리 씨
헌신적 인 관심에 감사드립니다.
그러나 이러한 옵션 (1 & 2)은 질문에 대한 명확한 대답을 제공하지 않습니다. JMP 및 기계 학습의 초보자로서 두 가지 답변을 모두 모델 검증 개념 내에서 고려할 수 있다고 생각합니다.
전문가로서 동의하십니까?
Re : 코스 테스트 질문 : 예측 모델링에서 왜 모델 검증을 사용해야합니까?좋은 시험 문제와 답변을 작성하는 것은 어렵습니다. 그러나이 질문은 간단합니다.
올바른 모델을 보장하기 위해 교차 검증을 사용할 수 없습니다. 정확성을 테스트하기 위해 새로운 경험적 관찰 만 사용할 수 있습니다. 정직한 평가의 광범위한 체계에서 많은 예측 모델러는 세 홀드 아웃 세트 : 훈련 , 확인 , 테스트 . 훈련 데이터 만 모델에 적합하게 사용됩니다. 유효성 검사 데이터 만 모델의 일반화를 확인하는 데 사용되고 테스트 데이터 만 모델이 올바른지 확인하는 데 사용됩니다. 답 2는 정답입니다.
Re : 코스 테스트 질문 : 예측 모델링에서 왜 모델 검증을 사용해야합니까?대단히 감사합니다!
마음을 담아,
남자 이름
