模擬XGBoost的功能大家好，
我想利用XGBoost中的JMP統計輸出的“模擬”功能（關注值>右鍵單擊>模擬）。不幸的是，每當執行此操作時，我都會收到一條JMP警報，內容為：“無法執行仿真。沒有可切換的列。”但是，這是不正確的。我有一些函數列，我想切換出來以模擬一個值，例如子樣本或迭代，但是我不能。
XGBoost是否禁用此功能？還是它是已知問題4的一部分：JSL腳本功能不完全？
我只想了解錯誤的出處，因為我可以在JMP的其他樹平台上運行仿真功能。
謝謝，
DS
回复：模擬XGBoost的功能謝謝Mike，在時間允許的情況下，我們應該嘗試使用XGBoost進行一些自動驗證。
回复：模擬XGBoost的功能是的，很抱歉 @DS ，右鍵單擊表格列> Simulate或Bootstrap當前不起作用，但將在另外一兩個月內推出JMP 16 Pro Early Adopter。 同時，您唯一的選擇是使用JSL進行手動循環和提取，我認為您已經開始了。 很高興您正在按照這些方針進行調查。
回复：模擬XGBoost的功能你好 @russ_wolfinger ，
感謝您的反饋，但是我認為您所指的與我試圖描述的有所不同。執行擬合後，例如，查看所附的圖像（我已經從圖像中刪除了實際的列名，等等），可以右鍵單擊表格輸出，然後選擇“模擬”。從那裡，您可以選擇將給定的列換成另一個。例如，我可以有一個新的驗證列，該列隨機選擇80％用於訓練，另外20％用於驗證。
舉例來說，在使用小型調整表進行引導森林擬合之後，我通過將原始驗證列（最初由響應Y分層）替換為訓練和驗證R ^ 2進行了小型仿真。隨機生成80/20列。通過這樣做，它應該能夠針對不受分層約束的隨機選擇的驗證集測試模型，從而測試模型在隨機選擇的訓練和驗證集上的魯棒性。它比換出新的驗證列要快。
我的Y變量大多呈正態分佈。從模型擬合中生成隨機正態分佈的有趣想法。這與Profiler下的Simulator功能沒有太大區別，但是比生成它要快得多。不幸的是，這並不是我真正追求的。
這個“模擬”功能似乎在XGBoost加載項中有一個錯誤，無法識別任何可切換的列。它不會拉出“模擬”窗口來換出列。
謝謝，DS
回复：模擬XGBoost的功能大家好！
我過去使用Tree模型所做的事情是使用Chris和Phil R在權重列中使用隨機數生成器。 https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Add-in-To-Support-Auto-Validation-Workflow/ta-p/189991 ）。
最好，
中號回复：模擬XGBoost的功能你好 @DS ，
模擬功能要求公式包含某種隨機數生成器。 據我所知，JMP Pro中沒有任何基於樹的方法提供這樣的公式，但是您可以使用“保存列”>“保存模擬公式”將它們放在通用回歸等位置。
一個相關的研究問題是：增強樹模型背後的明智的數據生成機制是什麼？假設您的Y變量近似呈正態分佈，那麼嘗試進行的一件簡單的事情就是使用該預測作為均值部分，用Random Normal（）調用包裝XGBoost預測公式。 您還需要為標準偏差指定一個合理的值，一個明顯的選擇是失疊的均方根誤差。 同樣，如果Y為二進制，則將XGBoost公式作為p放入Random Binomial（）內，並指定n = 1。
您可能是最早按照這些思路進行模擬的人之一，其結果可能會發布。
