XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트 예측저는 JMP 16을 사용하고 있습니다. XGBoost 추가 기능을 설치했습니다. 이를 이용하여 xgbboost 모델을 개발했습니다. '예측 수식 저장'을 사용하여 데이터 테이블에 모델을 저장했습니다. 이제 예측을 얻기 위해 수식을 실행하려는 별도의 홀드아웃 테스트 세트가 있습니다. 공식을 클릭하면(첨부된 그림 참조) 공식이 훈련 및 검증 세트에 따라 달라지는 것을 발견했는데, 이상하게 보입니다. 이는 또한 홀드아웃 테스트 세트에 대한 모델을 실행하는 데 방해가 됩니다.
예측 모델링 및 기계 학습Re: XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트에서 예측이걸 어떻게 얻었는지 보여주실 수 있나요? 나는 이것을 얻을 수 없었다.
Re: XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트에서 예측좋아요
Re: XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트에서 예측안녕 러스,
이전 메시지와 관련하여 회신을 받지 못했습니다. 짧은 통화가 가능한지 여부를 알려주세요.
감사해요,
수크리트
Re: XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트에서 예측안녕 러스,
절차를 보여줄 수 있는 webex를 설정할 수 있습니까? 저는 JMP를 처음 접하는 사람이라 귀하의 지침을 완전히 따를 수 없었습니다.
감사해요,
수크리트
Re: XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트에서 예측안녕 @sukrit2020 ,
권장되는 접근 방식은 Y 대상 값이 누락된 새 행으로 기본 데이터에 별도의 홀드아웃 테스트 세트를 추가하는 것입니다. 그런 다음 수식은 해당 행에 대한 예측을 자동으로 생성합니다.
또한 XGBoost는 다른 JMP 플랫폼과 다르게 유효성 검사를 처리한다는 점에 유의해야 합니다.유효성 검사 열이 명목이면 각 수준에서 자동으로 전체 k-접기를 수행합니다.이것이 공식이 그렇게 보이는 이유입니다.유효성 검사 열에 "유효성 검사" 및 "훈련"과 같은 두 가지 수준이 있는 경우 혼란스러울 수 있습니다.이 경우 XGBoost는 실제로 2배를 수행하여 값에 관계없이 각 하위 집합을 유지합니다.
폴드를 설정하는 더 좋은 방법은 Make K-Fold Columns 유틸리티를 사용한 다음 이를 유효성 검사 열로 사용하는 것입니다.단일 홀드아웃 세트를 사용하는 것보다 반복되는 k-폴드가 모델을 검증하는 훨씬 더 좋은 방법이라고 생각합니다.실제로 단일 홀드아웃만 수행하려면 유효성 검사 열의 유형을 연속으로 설정해야 합니다. 여기서 값 0은 교육에 해당하고 1은 유효성 검사에 해당합니다.
Re: XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트에서 예측Russ와 연락하는 것이 좋습니다. JMP Pro용 XGBoost 애드인
Re: XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트에서 예측Webex 통화를 통해 나를 보여줄 수 있습니까?
Re: XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트에서 예측죄송합니다. 귀하의 데이터를 볼 시간이 없었습니다. 나는 또한 플랫폼에 대한 경험이 많지 않지만 플랫폼을 사용하여 중요한 요소를 찾은 다음 적합 모델에서 모델을 다시 작성하고 실행하고 예측 공식을 저장해야 한다고 생각합니다...하지만 다시 말하지만 여기서는 경험이 없습니다. 아마도 데이터 테이블의 변수 측면에서 실제 모델을 얻는 더 쉬운 방법이 있을 것입니다...
Re: XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트에서 예측예. 나는했다. 나는 여전히 공식을 얻을 수 없었다.
Re: XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트에서 예측데이터 세트는 XGBoost 추가 기능의 도움말 메뉴에서 사용되는 것과 동일합니다. 플랫폼 적용에 표시된 단계를 따랐습니까?
Re: XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트에서 예측jmp 파일을 추가했습니다. XGBoost 모델을 들여다 보면 세부 사항을 볼 수 있습니다. 17개의 변수가 있습니다.
Re: XGBoost 모델을 사용하여 홀드아웃 테스트 세트에서 예측질문에 대한 답을 잘 모르겠지만 모델에 변수가 없는 것 같습니다(열 이름은 확인 그리고 훈련 및 축소 포식자 검증 )? 따라서 수식은 해당 열 이름의 함수입니다. 변수 측면에서 모델을 다시 작성하거나 홀드아웃 데이터 세트의 열 이름을 바꾸시겠습니까?
