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산업 문제 해결을 위한 통계적 사고
이 비디오에서는 유효성 검사 열 만들기 유틸리티를 사용하여 JMP Pro에서 유효성 검사 열을 만드는 방법을 보여줍니다.
불순물 예를 사용하여 새 열인 Validation을 생성하겠습니다. 관측치의 60%를 훈련 세트에 무작위로 할당하고 나머지 40%를 검증 세트에 할당합니다.
시작하려면 예측 모델링 아래의 분석 메뉴에서 검증 열 만들기를 선택합니다.
계층화 열을 입력하여 이러한 열에서 훈련 및 검증 세트의 균형을 맞출 수 있습니다. 이것은 범주형 입력 또는 출력 변수가 있을 때 자주 사용됩니다.
그룹화 열을 입력하거나 절단점 열을 입력할 수도 있습니다. 이러한 옵션에 대해 자세히 알아보려면 도움말 버튼을 클릭하십시오.
모든 필드를 비워 두고 확인을 클릭합니다.
훈련 세트에 0.6을 입력하고 검증 세트에 0.4를 입력합니다. 관찰의 일부를 테스트 세트에 할당할 수도 있지만 이 예에서는 두 개의 파티션만 사용합니다.
새 열 이름은 유효성 검사가 됩니다.
검증 열 유형을 사용하면 고정 값 또는 열의 훈련 및 검증 세트에 대한 무작위 할당 공식을 사용하여 검증 열을 생성할 수 있습니다.
우리는 고정을 사용하여 데이터를 훈련 및 검증 세트에 무작위로 할당하고 공식을 저장하지 않습니다. 고정 무작위 할당을 사용하면 필요한 경우 동일한 유효성 검사 열을 다시 생성할 수 있는 무작위 시드를 입력할 수 있습니다. 무작위 시드는 훈련 및 검증 세트에 무작위 할당을 시작하는 방법을 JMP에 알려주기 위해 지정하는 정수입니다. 랜덤 시드를 설정하면 훈련 및 검증 세트에 대한 할당이 반복 가능합니다.
이 비디오의 무작위 시드 123을 입력한 다음 이동을 클릭합니다.
JMP는 데이터 테이블에 새 열인 Validation을 추가합니다. 뒤에서 값은 0(훈련 데이터의 경우)과 1(검증 데이터의 경우)로 저장됩니다.
열 정보 창에는 열이 어떻게 생성되었는지 알려주는 메모가 있습니다.
요청에 따라 관측치의 60%가 훈련 세트에 할당되고 관측치의 40%가 검증 세트에 할당되었습니다.
이 유효성 검사 열을 사용하여 예측 모델을 구축할 때 JMP Pro는 훈련 데이터를 사용하여 모델을 구축하고 유효성 검사 데이터를 사용하여 새 데이터에 대한 모델의 예측 성능을 추정합니다.
이 기능은 JMP Pro에서만 사용할 수 있습니다. JMP Pro에서 사용할 수 있는 플랫폼 및 옵션의 전체 목록을 보려면 JMP 시작 메뉴를 열고 JMP Pro 범주를 선택하십시오. JMP Pro의 고유한 플랫폼 및 기능은 탭 아래에 자세히 설명되어 있습니다.
