1) 플랫폼의 유효성 검사 프로세스에 부트 스트랩 옵션을 추가하는 것이 좋습니다. 유효성 검사 옵션으로 직접 (즉, 기존 K- 폴드, 홀드 아웃 등의 하나 이상의 대안으로) 또는 중첩 옵션 (예 : 홀드 아웃 또는 K- 폴드를 부트 스트랩)으로 사용할 수 있습니다. 제 생각에는 더 직관적이고 워크 플로 관점에서 볼 때 의미가 있습니다. 또한 결과를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 맨 끝에 부트 스트랩을 수행하면 전체 모델의 추정값이 아닌 특정 테이블의 부트 스트랩 만 가져옵니다. 즉, 테이블을 부트 스트랩하면 테이블 결과를 얻지 만 잔차 또는 진단 결과는 얻지 못합니다 또한 결과 테이블은 가공되지 않은 원시 테이블이며 컨텍스트가 부족합니다. 또한 이러한 결과를 사용하여 모델을 평가하고 개선하는 것이 더 복잡합니다. 모델을 부트 스트랩하는 경우 해당 결과를 가져 와서 결과를 분석 프로세스 및 의사 결정에 통합하기 위해 추가 작업을해야합니다. 부트 스트랩을 모델링 플랫폼에 통합하면 전체 모델에 대한 부트 스트랩 추정 및 결과가 별도의 테이블 결과로 포함됩니다. 부트 스트랩 옵션을 활용하여 모델링을 개선하는 데 실제로 사용합니다 (더 나은 모델, 성능 및 안정성에 대한 더 많은 분석 등).
2) 이와 관련하여 플랫폼에 맞는 모든 모델을 부트 스트랩하는 옵션이 추가됩니다. 예를 들어 로지스틱 피팅에는 유효성 검사가 없으며 출력 테이블과 함께 부트 스트랩을 사용하는 것은 스크립팅 및 통계 이론을 높은 수준으로 모르는 사용자에게는 쓸모가 없다는 점에서 매우 번거 롭습니다. 플랫폼에 부트 스트랩 옵션을 추가하면 훨씬 쉽게 관리 할 수 있습니다. 오늘날 유효성 검사는 사용되는 적합 플랫폼에 관계없이 상당한 수의 예측 변수가있는 거의 모든 적합에 대해 표준입니다.
우리엘.
