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産業問題解決のための統計的思考
このビデオでは、MakeValidationColumnユーティリティを使用してJMPProで検証列を作成する方法を示します。
Impurityの例を使用して、新しい列Validationを作成します。 観測値の60％をトレーニングセットにランダムに割り当て、残りの40％を検証セットに割り当てます。
まず、[予測モデリング]の[分析]メニューから[検証列の作成]を選択します。
階層化列を入力して、これらの列全体でトレーニングセットと検証セットのバランスをとることができます。 これは、カテゴリの入力変数または出力変数がある場合によく使用されます。
グループ化列を入力したり、カットポイント列を入力したりすることもできます。 これらのオプションの詳細については、[ヘルプ]ボタンをクリックしてください。
すべてのフィールドを空白のままにして、[OK]をクリックします。
トレーニングセットには0.6、検証セットには0.4を入力します。 観測値の一部をテストセットに割り当てることもできますが、この例では2つのパーティションのみを使用することに注意してください。
新しい列名はValidationになります。
検証列タイプを使用すると、固定値、または列のトレーニングセットと検証セットへのランダム割り当ての式を使用して検証列を生成できます。
Fixedを使用して、データをトレーニングセットと検証セットにランダムに割り当て、数式を保存しません。 固定ランダム割り当てを使用すると、必要に応じて同じ検証列を再作成できるランダムシードを入力できます。 ランダムシードは、トレーニングセットと検証セットへのランダム割り当てを開始する方法をJMPに指示する指定する整数です。 ランダムシードを設定すると、トレーニングセットと検証セットへの割り当てが繰り返し可能になります。
このビデオのランダムシード123を入力し、[実行]をクリックします。
JMPは、新しい列Validationをデータテーブルに追加します。 舞台裏では、値は0（トレーニングデータの場合）および1（検証データの場合）として保存されます。
[列情報]ウィンドウには、列がどのように作成されたかを示すメモがあります。
要求に応じて、観測値の60％がトレーニングセットに割り当てられ、観測値の40％が検証セットに割り当てられました。
この検証列を使用して予測モデルを構築する場合、JMP Proはトレーニングデータを使用してモデルを構築し、検証データを使用して新しいデータに対するモデルの予測パフォーマンスを推定します。
この機能はJMPProでのみ使用できることに注意してください。 JMP Proで使用可能なプラットフォームとオプションの完全なリストについては、JMPスターターメニューを開き、JMPProカテゴリを選択してください。 JMP Proに固有のプラットフォームと機能については、タブで詳しく説明しています。
