Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesIch verwende JMP 16. Ich habe das XGBoost-Add-In installiert. Damit habe ich ein xgbbost-Modell entwickelt. Ich habe das Modell in der Datentabelle mit „Vorhersageformeln speichern“ gespeichert. Jetzt habe ich einen separaten Hold-out-Testsatz, auf dem ich die Formeln ausführen möchte, um die Vorhersage zu erhalten. Wenn ich auf die Formeln klicke (siehe beigefügte Abbildung), stelle ich fest, dass die Formeln vom Trainings- und Validierungssatz abhängen, was mir seltsam vorkommt. Dies hindert mich auch daran, das Modell für den Hold-out-Testsatz auszuführen.
Prädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesKannst du mir zeigen, wie du darauf gekommen bist? Ich konnte das nicht bekommen.
Betreff: Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesOK
Betreff: Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesHallo Russ,
Ich habe nichts von Ihnen bezüglich der vorherigen Nachricht gehört. Bitte lassen Sie mich wissen, ob Sie für ein kurzes Telefonat bereit sind oder nicht.
Danke,
Sukrit
Betreff: Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesHallo Russ,
Können wir ein Webex einrichten, wo Sie mir das Verfahren zeigen können? Ich bin ein wenig neu bei JMP und konnte daher Ihren Anweisungen nicht vollständig folgen.
Danke,
Sukrit
Betreff: Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesHallo @sukrit2020 ,
Ein empfohlener Ansatz besteht darin, Ihren separaten Holdout-Testsatz als neue Zeilen an die Hauptdaten anzuhängen, wobei die Y-Zielwerte auf „Fehlend“ gesetzt sind. Dann erstellt die Formel automatisch Vorhersagen für diese Zeilen.
Außerdem ist zu beachten, dass XGBoost die Validierung anders handhabt als andere JMP-Plattformen.Wenn die Validierungsspalte Nominal ist, wird sie automatisch das volle k-fache mit jeder der Ebenen durchführen.Deshalb sieht die Formel so aus.Dies kann verwirrend sein, wenn Ihre Validierungsspalte zwei Ebenen hat, zB "Validierung" und "Schulung".In diesem Fall würde XGBoost tatsächlich das Zweifache tun und jede Teilmenge unabhängig von ihren Werten durchhalten.
Eine bessere Möglichkeit zum Einrichten Ihrer Faltungen besteht darin, das Dienstprogramm K-Fold-Spalten erstellen zu verwenden und diese dann als Ihre Validierungsspalten zu verwenden.Ich bin der Meinung, dass wiederholtes K-Fold eine viel bessere Möglichkeit ist, Ihr Modell zu validieren, als ein einzelnes Holdout-Set zu verwenden.Wenn Sie wirklich nur ein einzelnes Holdout durchführen möchten, müssen Sie den Typ der Validierungsspalte auf Kontinuierlich setzen, wobei der Wert 0 dem Training und 1 der Validierung entspricht.
Betreff: Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesIch schlage vor, sich mit Russ in Verbindung zu setzen: XGBoost-Add-In für JMP Pro
Betreff: Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesKönnen Sie es mir über einen Webex-Anruf zeigen?
Betreff: Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesIch hatte leider keine Zeit, mir deine Daten anzusehen. Ich bin auch nicht sehr erfahren mit der Plattform, aber ich vermute, Sie sollten die Plattform verwenden, um die signifikanten Faktoren zu finden, und dann Ihr Modell in Fit-Modell neu schreiben und ausführen und die Vorhersageformel speichern ... aber noch einmal, ich bin hier nicht erfahren. Vielleicht gibt es einen einfacheren Weg, um das tatsächliche Modell in Bezug auf die Variablen in der Datentabelle zu erhalten ...
Betreff: Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesJa. Ich tat. Ich konnte die Formeln immer noch nicht bekommen.
Betreff: Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesIhr Datensatz ist derselbe wie der, der im Hilfemenü für das XGBoost-Add-In verwendet wird. Haben Sie die in der Anwendung der Plattform gezeigten Schritte befolgt?
Betreff: Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesIch habe die jmp-Datei hinzugefügt. Wenn Sie sich das XGBoost-Modell ansehen, können Sie die Details sehen. Ich habe 17 Variablen.
Betreff: Verwenden des XGBoost-Modells zur Vorhersage eines Hold-out-TestsatzesIch bin mir nicht sicher, ob ich die Antwort auf Ihre Frage kenne, aber es scheint, dass Sie keine Variablen in Ihrem Modell haben (die Spaltennamen sind Validierung Und Training und Validierung von Schrumpfungsräubern )? Die Formel ist also eine Funktion dieser Spaltennamen. Entweder das Modell in Bezug auf Variablen neu schreiben oder die Spalten Ihres Holdout-Datensatzes umbenennen?
