일반 JMP15 (JMP Pro 아님)에서 유효성 검사 열을 사용하는 방법안녕하세요,
JMP 15의 범주 형 응답 Y (통과 또는 실패)에 대해 파티션, 로지스틱 회귀 및 신경망을 사용하여 예측 모델을 구축하고 싶습니다. JMP Pro 버전이 없습니다.
Training, Validation 및 Test 세트가 포함 된 검증 열을 만들 수있었습니다.
모델을 빌드하고 평가할 때 JMP의 일반 버전에서 유효성 검사 열을 어떻게 사용할 수 있습니까?
Partition 및 Neural Network 플랫폼은 기본 제공 "Validation"설정을 제공합니다. 그러나 테스트 행이있는 경우 유효성 검사 열을 사용하지 않습니다.
Fit Model 플랫폼은 일반 버전의 JMP에서 유효성 검사 설정을 제공하지 않습니다.
일반 버전의 JMP를 사용하여 이러한 플랫폼에서 내 유효성 검사 열을 사용하는 방법에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다.
감사!
해석학Re : 일반 JMP15 (JMP Pro 아님)에서 유효성 검사 열을 사용하는 방법봤어요 :
JMP 및 JMP Pro의 유효성 검사
유효성 검사를 위해 행을 제외하고 수동으로 수행 할 수 있으며 모델이 빌드 된 후 배포하고 결과를 비교합니다 (예측 된 수식을 저장하고 유효성 검사 집합에 대한 예측도 계산하도록 함).
Re : 일반 JMP15 (JMP Pro 아님)에서 유효성 검사 열을 사용하는 방법정보를 제공 해주셔서 감사하지만 여전히 명확하지 않은 것이 있습니다.
학습 세트 인 제외되지 않은 행으로 모델을 빌드하고 예측 공식을 저장합니다. 검증 세트에 대한 예측을 계산하고 훈련 세트와 비교합니다.
테스트 세트는 어떻습니까? 지금 테스트 세트로 무엇을 할 것이며이 경우 검증 세트와 어떻게 다른가요?
Re : 일반 JMP15 (JMP Pro 아님)에서 유효성 검사 열을 사용하는 방법예, 그 문제를 이해합니다. 용어가 약간 혼란 스럽습니다.
일반적으로 학습 세트는 모델을 빌드하는 데 사용되며 검증 세트는 모델 빌드 프로세스의 일부이기도합니다 (모델을 조정하고 올바른 모델을 선택하여 과적 합을 방지하기 위해).
따라서 훈련 및 검증 세트는 모두 모델을 정의하는 데 사용됩니다.
그리고 테스트 세트는 모델에 완전히 새로운 것이어야합니다. 본 적이없는 데이터로 모델의 성능을 판단하는 것입니다.
따라서 귀하의 경우에는 검증 세트를 테스트 세트로 이해할 수 있습니다. 하나는 모델 빌드 용이고 다른 하나는 테스트 용입니다.
