새 데이터에 XGBoost 모델 적용귀하의 Powder Metallurgy 예제를 따랐지만 내 데이터 (더 큰 데이터 세트의 10k 행 중 첫 번째)를 사용했습니다. 나는 objective = "binary : logisitic"로 모델을 구축하고 예측 공식을 데이터 테이블에 저장했습니다. 그런 다음 이러한 새 행을 처음 10k 행의 맨 아래에 연결하여 "Y, Response"변수가 포함되지 않은 10,000 개의 새 레코드에 모델을 적용하여 새로운 예측을 시도했지만 공식은 " FoldA == 1 "등 새 행에 대한 열도 예측 확률을 제공하지 않습니다. 연속 유효성 검사 열을 사용해야합니까, 아니면 다른 문제와 관련된 문제입니까?
감사
Re : XGBoost 모델을 새 데이터에 적용예, 정상적으로 작동해야하며 0 설정을 불필요하게 만드는 JMP Pro 16 Early Adopter에 구현 된 수정 사항이 있습니다. 이것에 대한 또 다른 용어는 "반복 k- 폴드"이며, 예측 모델을 엄격하게 평가하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.
Re : XGBoost 모델을 새 데이터에 적용안녕하세요 안녕하세요. ,
예를 들어 세 폴드를 모두 사용하는 것과 같이 다중 폴드 유효성 검사를 수행하는 경우 FoldB 및 FoldC 테이블의 끝까지 0으로 채울 것입니까?
이것이 필요한 것 같지만 확인하고 싶습니다.
감사,
DS
Re : XGBoost 모델을 새 데이터에 적용Hi Nate, 지금은 모든 새 행에 대해 값 0으로 FoldA를 채우십시오. 그러면 수식이 전파되어야합니다. 기존 테이블에서이 작업을 수행하는 한 가지 방법은 새 데이터의 첫 번째 행에 대해 FoldA의 셀을 두 번 클릭하고 0으로 변경하는 것입니다. 그런 다음 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭> 채우기> 테이블 끝까지 채우기. 다음 버전에서는 수식이 접기 변수에 대한 결 측값을 처리하도록 할 계획입니다.
