預測變量篩選是否包括驗證？大家好，
最近，有兩個客戶向我提出了這樣的要求，並且JMP Help建議在預測變量篩選中（在基本的JMP中）沒有驗證。
那是對的嗎？
最重要的是，一個客戶想知道該平台是否適用於時間序列數據？
感謝您的任何提示和評論！
最好，
弗洛里安
回复：預測變量篩選是否包括驗證？@Florian_Vogt ，
您需要具有JMP Pro才能進行真正的驗證。您可以通過排除一部分數據集來使用變通辦法，但是我認為如果他們對驗證感興趣，這將是一個與JMP Pro交流的機會。我認為交叉驗證通常用於建立預測模型，而過程篩選則是變量選擇的工具。
對於使用預測變量篩選的時間序列，您可以考慮創建的滯後和多個滯後列，並將它們用作當前值的預測變量。這至少會讓您了解哪個滯後與您的當前值最相關。
讓我知道這是否有意義，或者您有任何後續問題。
回复：預測變量篩選是否包括驗證？你好@Florian_Vogt ，
我的理解是，預測變量篩選不使用驗證。 當然不是您可以控制的驗證。
因此，這就是您的客戶投資JMP Pro的原因！
他們還將對模型擬合和模型解釋具有更多控制權。
在時間序列上，這取決於它們的含義。 但是他們可以做的一件事是為其原始變量創建一系列滯後變量，然後使用Predictor Screening（或理想情況下在Pro中進行驗證的Bootstrap Forest）來查找與目標變量最相關的時滯。 現在，使用“新公式列”中“行”函數中的“滯後多...”來創建滯後變量非常容易。 如果您感興趣，我有一個使用此想法的演示。
乾杯，
菲爾
