XGBoostモデルを新しいデータに適用する私はあなたの粉末冶金の例に従いましたが、私自身のデータ（より大きなデータセットの最初の10k行）を使用しました。Objective = "binary：logisitic"を使用してモデルを作成し、予測式をデータテーブルに保存しました。次に、「Y、Response」変数を含まない10kの新しいレコードにモデルを適用して、これらの新しい行を最初の10k行の下部に連結することにより、新しい予測を試みましたが、式は「新しい行のFoldA == 1 "etc列も、予測確率も与えません。継続的な検証列を使用する必要がありますか、それとも問題は他の問題に関連していますか？
ありがとう
Re：XGBoostモデルを新しいデータに適用するはい、問題なく動作するはずです。JMPPro 16 Early Adopterには0設定を不要にする修正が実装されています。 これの別の用語は「繰り返しk倍」であり、予測モデルを厳密に評価するための最良の方法の1つです。
Re：XGBoostモデルを新しいデータに適用するこんにちは @russ_wolfinger 、
たとえば、3つすべてのフォールドを使用して複数のフォールド検証を実行している場合、テーブルFoldBとFoldCの最後も0として埋めますか？
これは必要なことのようですが、確認したいだけです。
おかげで、
DS
Re：XGBoostモデルを新しいデータに適用するこんにちはネイト、今のところ、すべての新しい行のFoldAに値0を入力してください。そうすれば、数式が反映されます。 既存のテーブルでこれを行う1つの方法は、新しいデータの最初の行のFoldAのセルをダブルクリックして、0に変更することです。 次に、右クリック>塗りつぶし>テーブルの最後まで塗りつぶします。 次のバージョンでは、数式がフォールド変数の欠損値を処理するようにする予定です。
