부스트 트리에서 유효성 검사 데이터 사용저는 부스트 트리가있는 예측 모델을 개발했습니다. 30,000 행의 훈련 데이터가있었습니다. 저는 10,000 개의 "검증"데이터를 가지고 있습니다. 모델을 통해 검증 데이터 세트를 실행하는 방법 (모델에 800 개 이상의 변수가 있으므로 "공식"을 얻는 것이 실용적이지 않았습니다). 대화 형 솔루션 (스크립트 아님)을 제공하십시오.해석학암사슴다른Re : 부스트 트리에서 유효성 검사 데이터 사용공식으로 모든 것이 쉬울 것입니다. 시도해 보았 니? 무슨 일이야?
JMP Pro를 사용한다고 가정합니다.
덜 복잡한 모델을 만들려고 했습니까? 예측 자 스크리닝 또는 기타 변수 감소 기술을 사용해 보셨습니까? 아니면 다른 모델링 기술?
최상의 모델을 얻으려면 다른 기술 / 변수 집합을 비교해야합니다.
Re : 부스트 트리에서 유효성 검사 데이터 사용나는 당신의 질문을 이해하지 못합니다.유효성 검사 열이 있고이를 유효성 검사 상자에 넣으면 유효성 검사 데이터에 대한 모델 결과가보고됩니다.나는 당신이 더 단순한 모델을 원할 수도 있고 다른 모델을 시도해야한다는 의견을 두 번째로 생각합니다.검증 데이터는 모델을 구축하는 데 사용되며 특히 모델에 800 개의 변수가있는 경우 과적 합의 위험이 있기 때문에 데이터의 10 %를 테스트 데이터로 설정하는 것이 좋습니다.따라서 데이터를 학습, 검증 및 테스트 데이터 세트로 나누고 다양한 모델을 실행하고 모델 비교 기능을 사용하여 모델이 테스트 데이터에서 어떻게 수행되는지 확인하는 것이 좋습니다.모든 모델에서 예측 공식을 저장 한 후에는이 비교를 자동화해야합니다.
Re : 부스트 트리에서 유효성 검사 데이터 사용나는 그것을 시도 할 것이다.
그러나 모델이 너무 크기 때문에 예측 공식이 전혀 실행되지 않는 것처럼 보였습니다. 프로그램이 중단되는 것 같습니다. 마지막으로, 테스트 데이터를 실행하고 싶을 때 어떻게 실행합니까? 감사합니다-ksfire1
Re : 부스트 트리에서 유효성 검사 데이터 사용Predictive Modeling Platform의 기능을 사용하여 유효성 검사 열을 생성하는 경우 JMP는 학습, 유효성 검사 및 테스트 데이터에서 모델을 자동으로 실행합니다.따라서 더 이상 수행 할 필요가 없습니다.이제 모델을 실행하는 데 문제가 있다는 의견은 다른 문제입니다. 모델에 문제가있는 것처럼 들리며 모델에 800 개의 변수가있는 것이 수정해야 할 사항을 반영한다고 생각합니다.기능 수를 줄이는 방법을 찾고 있습니다.
Re : 부스트 트리에서 유효성 검사 데이터 사용예측 자 선별은 어떤 변수가 중요한지 이해하기위한 좋은 첫 번째 단계입니다. 작동 방식을 이해하려면 Scripting index의 스크립트를 참조하십시오.
먼저 원래 테이블을 샘플링하여 행 수를 줄였습니다 (메인 메뉴 : 테이블-> 하위 집합…)
이 하위 집합을 사용하면 짧은 시간에 여러 가지 작업을 시도하고 유망한 아이디어에 대한 스크립트를 저장 한 다음 나중에 대규모 데이터 세트에 적용 할 수 있습니다.
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 ) );
