ブーストされたツリーの検証データを使用するブースティングツリーを使用した予測モデルを開発しました。 30,000行のトレーニングデータがありました。 10,000トウの「検証」データがあります。 モデル全体で検証データセットを実行するにはどうすればよいですか（モデルには800を超える変数があるため、「式」を取得することは実用的ではありませんでした）。 （スクリプトではなく）インタラクティブなソリューションを提供してください。分析DOEその他再：ブーストされたツリーで検証データを使用する式があれば、すべて簡単です。 試しましたか？ 何が起こった？
JMPProを使用していると思います。
より複雑でないモデルを構築しようとしましたか？ 予測子スクリーニングまたは他の変数削減手法を試しましたか？ または他のモデリング手法？
最良のモデルを得るには、さまざまな手法/変数セットを比較する必要があります。
再：ブーストされたツリーで検証データを使用する私はあなたの質問を理解していません。検証列があり、それを[検証]ボックスに入力すると、検証データのモデル結果が報告されます。私はあなたがもっと単純なモデルが欲しいかもしれない、そしてあなたが異なるモデルを試すべきであるという意見を第二に言います。検証データはモデルの構築に使用され、特にモデル内の800の変数では過剰適合の危険性があるため、データの10％をテストデータとして取っておくことをお勧めします。したがって、データをトレーニング、検証、およびテストデータセットに分割し、さまざまなモデルを実行し、モデル比較機能を使用して、モデルがテストデータでどのように実行されるかを確認することをお勧めします。すべてのモデルから予測式を保存したら、この比較を自動化する必要があります。
再：ブーストされたツリーで検証データを使用するやってみます。
ただし、モデルが非常に大きいため、予測式はまったく実行されないように見えました。プログラムが停止しているようです。 最後に、実際にテストデータを実行したい場合、どのように実行しますか？ どうもありがとう-ksfire1
再：ブーストされたツリーで検証データを使用するPredictive Modeling Platformの機能を使用して検証列を作成すると、JMPはトレーニング、検証、およびテストデータに対してモデルを自動的に実行します。したがって、これ以上何もする必要はありません。モデルを実行する際の問題についてのコメントは別の問題です。モデルに問題があるようです。モデルに800個の変数があると、修正が必要なことが反映されていると思います。機能の数を減らす方法を探します。
再：ブーストされたツリーで検証データを使用する予測子スクリーニングは、どの変数が重要であるかを理解するための良い最初のステップです。 それがどのように機能するかを理解するには、スクリプトインデックスのスクリプトを参照してください。
最初に元のテーブルのサンプリングを行って行数を減らします（メインメニュー：テーブル->サブセット…）
このサブセットを使用すると、短時間でいくつかのことを試し、有望なアイデアのスクリプトを保存して、後で大きなデータセットに適用できます。
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Boston Housing.jmp" );
obj = dt << Predictor Screening( Y( :chas ), X( :crim, :indus, :nox, :rooms, :age, :distance, :radial ) );
