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In questo video mostriamo come creare una colonna di convalida in JMP Pro utilizzando l'utilità Crea colonna di convalida.
Useremo l'esempio Impurity e creeremo una nuova colonna, Validation. Assegneremo casualmente il 60% delle osservazioni al set di addestramento e il restante 40% al set di convalida.
Per iniziare, selezioniamo Crea colonna di convalida dal menu Analizza in Modellazione predittiva.
Possiamo inserire una colonna di stratificazione per bilanciare i set di addestramento e convalida su queste colonne. Viene spesso utilizzato quando si hanno variabili di input o output categoriali.
Possiamo anche inserire una colonna di raggruppamento o inserire una colonna di punto di taglio. Fare clic sul pulsante Guida per ulteriori informazioni su queste opzioni.
Lasceremo tutti i campi vuoti e faremo clic su OK.
Inseriamo 0.6 per Training Set e 0.4 per Validation Set. Si noti che possiamo anche assegnare una parte delle osservazioni a un set di test, ma per questo esempio utilizzeremo solo due partizioni.
Il nuovo nome della colonna sarà Convalida.
Il tipo di colonna di convalida consente di generare una colonna di convalida con valori fissi o con una formula per l'assegnazione casuale ai set di addestramento e convalida nella colonna.
Utilizziamo Fixed per assegnare casualmente i dati ai set di addestramento e convalida e non per memorizzare una formula. Con l'assegnazione casuale fissa, possiamo inserire un seme casuale che ci consente di ricreare nuovamente la stessa colonna di convalida, se necessario. Il seme casuale è un numero intero specificato dall'utente che indica a JMP come avviare l'assegnazione casuale ai set di addestramento e convalida. L'impostazione del seme casuale rende ripetibile l'assegnazione ai set di addestramento e convalida.
Inseriamo il seme casuale 123 per questo video, quindi facciamo clic su Vai.
JMP aggiunge una nuova colonna, Convalida, alla tabella dei dati. Dietro le quinte, i valori vengono memorizzati come 0 (per i dati di addestramento) e 1 (per i dati di convalida).
La finestra Informazioni sulla colonna contiene una nota che ci dice come è stata creata la colonna.
Come richiesto, il 60% delle osservazioni è stato assegnato al training set e il 40% delle osservazioni è stato assegnato al validation set.
Quando creiamo modelli predittivi con questa colonna di convalida, JMP Pro crea il modello utilizzando i dati di addestramento e stima le prestazioni predittive del modello sui nuovi dati utilizzando i dati di convalida.
Si noti che questa funzione è disponibile solo in JMP Pro. Per un elenco completo delle piattaforme e delle opzioni disponibili in JMP Pro, aprire il menu JMP Starter e selezionare la categoria JMP Pro. Le piattaforme e le funzionalità esclusive di JMP Pro sono descritte in dettaglio nelle schede.
