XGBoostの機能をシミュレートするこんにちは、みんな、
XGBoost内のJMP統計出力の「シミュレーション」機能を利用したい（関心のある値>右クリック>シミュレーション）。残念ながら、そのたびに、「シミュレーションを実行できません。切り替え可能な列はありません。」しかし、それは正しくありません。値をシミュレートするために切り替えたい関数列があります。たとえば、サブサンプルや反復ですが、できません。
この機能はXGBoostでは無効になっていますか？それとも、既知の問題＃4の一部ですか？JSLスクリプトは完全に機能していませんか？
JMP内の他のツリープラットフォームでシミュレーション機能を実行できるので、そのエラーの原因を理解したいだけです。
おかげで、
DS
Re：XGBoostの機能をシミュレートする時間の許す限り、XGBoostを使った自動検証を試してみてください、Mikeに感謝します。
Re：XGBoostの機能をシミュレートするああはい、お詫び @DS 、テーブルの列を右クリック> [シミュレーション]または[ブートストラップ]は現在機能していませんが、JMP 16 Proアーリーアダプターで1〜2か月後にリリースされる予定です。 それまでの間は、JSLを使用した手動のループと抽出しか選択肢がありません。 これらの線に沿って調査を行っていることをうれしく思います。
Re：XGBoostの機能をシミュレートするこんにちは @russ_wolfinger 、
フィードバックに感謝しますが、あなたが言及しているものは、私が説明しようとしていたものとは異なると思います。フィットを実行した後、添付されている画像（実際の列名などを画像から削除しました）を参照してください。テーブル出力を右クリックして、[シミュレーション]を選択できます。そこから、特定の列を別の列と交換する選択肢が得られます。たとえば、トレーニング用に80％、検証用にさらに20％をランダムに選択する新しい検証列を作成できます。
例として、ブートストラップフォレストフィットに小さなチューニングテーブルを使用した後、元の検証列（元は応答Yで階層化されていました）をランダムに生成された80/20列。これを行うことにより、層別化によって制約されていないランダムに選択された検証セットに対してモデルをテストできるため、ランダムに選択されたトレインと検証セット全体でモデルがどの程度堅牢であるかをテストできます。新しい検証列を交換するよりも高速です。
私のY変数はほとんど正規分布です。モデルフィットからランダムな正規分布を生成する興味深いアイデア。これは、プロファイラのシミュレータ機能とそれほど違いはありませんが、生成よりもはるかに高速です。残念ながら、それは本当に私が求めているものではありません。
このシミュレート機能には、切り替え可能な列を認識しないXGBoostアドインにバグがあるようです。列を交換するためにシミュレーションウィンドウをプルアップしません。
ありがとう、DS
Re：XGBoostの機能をシミュレートするねえ、すべて！
これまでにTreeモデルで行ったことの1つは、ChrisとPhil Rの自動検証ワークフローを使用して、重み列で乱数ジェネレータを使用することです（ https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Add-in-To-Support-Auto-Validation-Workflow/ta-p/189991 ）。
ベスト、
MRe：XGBoostの機能をシミュレートするこんにちは @DS 、
シミュレート機能を使用するには、数式に何らかの乱数ジェネレータを含める必要があります。 私の知る限り、JMP Proのツリーベースのメソッドは、このような数式を提供していませんが、[列の保存]> [シミュレーション数式の保存]で一般化回帰のような場所で取得できます。
関連する研究の質問は次のとおりです。ブーストされたツリーモデルの背後にある賢明なデータ生成メカニズムは何ですか？Y変数がほぼ正規分布していると仮定すると、予測を平均部分として使用して、XGBoost予測式をRandom Normal（）呼び出しでラップするのが簡単です。 また、標準偏差に対して妥当なものを指定する必要があります。明らかな選択は、フォールド外の二乗平均平方根誤差です。 同様に、Yがバイナリの場合、XGBoostの式をRandom Binomial（）内にpとして配置し、n = 1を指定します。
あなたはこれらの線に沿ってシミュレーションを行う最初の人の一人かもしれません、そして結果はおそらく公表可能です。
