使用 XGBoost 模型對保持測試集進行預測我正在使用 JMP 16。 我安裝了 XGBoost 插件。 我使用它開發了一個 xgbbost 模型。 我使用“保存預測公式”將模型保存在數據表中。現在，我有一個單獨的保留測試集，我想在其上運行公式以獲得預測。如果我點擊公式（見附圖），我發現公式依賴於訓練和驗證集，這對我來說似乎很奇怪。 這也阻礙了我為保持測試集運行模型。
分析回复：使用 XGBoost 模型對保留測試集進行預測我不確定我是否知道您的問題的答案，但您的模型中似乎沒有任何變量（列名稱是驗證和訓練和收縮捕食者驗證）？ 所以公式是這些列名的函數。 要么根據變量重新編寫模型，要么重新命名保留數據集的列？
回复：使用 XGBoost 模型對保留測試集進行預測我添加了 jmp 文件。 如果您查看 XGBoost 模型，您可以看到詳細信息。 我有 17 個變量。
回复：使用 XGBoost 模型對保留測試集進行預測您的數據集與 XGBoost 加載項幫助菜單中使用的數據集相同。 您是否按照平台應用程序中顯示的步驟操作？
回复：使用 XGBoost 模型對保留測試集進行預測是的。 我做到了。 我仍然無法獲得公式。
回复：使用 XGBoost 模型對保留測試集進行預測抱歉，我沒有時間查看您的數據。 我對該平台的經驗也不是很豐富，但我的猜測是您應該使用該平台來查找重要因素，然後在擬合模型中重新編寫模型並運行它並保存預測公式......但同樣，我在這裡沒經驗。 也許有一種更簡單的方法可以根據數據表中的變量獲得實際模型......
回复：使用 XGBoost 模型對保留測試集進行預測你能通過 webex 電話告訴我嗎？
回复：使用 XGBoost 模型對保留測試集進行預測我建議與 Russ 取得聯繫：用於 JMP Pro 的 XGBoost 插件
回复：使用 XGBoost 模型對保留測試集進行預測你好@sukrit2020 ,
推薦的方法是將單獨的保留測試集作為新行附加到主數據中，並將 Y 目標值設置為缺失。 然後公式將自動在這些行上創建預測。
此外，重要的是要注意 XGBoost 處理驗證的方式與其他 JMP 平台不同。如果驗證列是 Nominal，它將自動對每個級別進行完整的 k-fold。這就是為什麼公式看起來如此。如果您的驗證列有兩個級別，例如“驗證”和“培訓”，這可能會令人困惑。在這種情況下，XGBoost 實際上會做 2 倍，不管它們的值如何，都會保留每個子集。
設置折疊的更好方法是使用 Make K-Fold Columns 實用程序，然後將它們用作驗證列。我覺得重複 k-fold 是一種比使用單個保持集更好的驗證模型的方法。如果你真的只想做一個holdout，你必須將Validation列的類型設置為Continuous，值0對應訓練，1對應驗證。
回复：使用 XGBoost 模型對保留測試集進行預測嗨，拉斯，
我們可以設置一個 webex 以便您可以向我展示程序嗎？ 我對 JMP 並不陌生，因此無法完全遵循您的指示。
謝謝，
蘇克里特
回复：使用 XGBoost 模型對保留測試集進行預測嗨，拉斯，
我沒有收到你關於上一條信息的回复。 請讓我知道您是否願意接聽短電話。
謝謝，
蘇克里特
回复：使用 XGBoost 模型對保留測試集進行預測行
