Bonjour,
Je n'ai aucune question sur la matrice de confusion d'un modèle de régression logistique multinomiale
Voici la variable Y avec 3 modalités : 1,2,3
« Formation » signifie-t-il que JMP crée automatiquement une base de données d'apprentissage pour apprendre le modèle ?
En effet quand je calcule le nombre total d'observations sur ma matrice de confusion : 311+79+37+98+209+59+48+57+187 = 1085
Alors que ma base de données est de 1369 lignes
Et 1085/1369 = 0,79
Cela signifie-t-il que ma matrice de confusion est effectuée sur un ensemble de données d'apprentissage qui représente 80 % de ma base de données ?
Et comment savoir quelles données ont été utilisées pour tester la PRÉCISION de mon modèle sur le jeu de données de test ?
Merci
L'ensemble de données est divisé en sous-ensembles. L'ensemble d'entraînement est utilisé pour ajuster ou entraîner le modèle. Le « ensemble de validation » est utilisé pour sélectionner le modèle. Il doit refléter les performances avec de nouvelles données. Certaines personnes utilisent également un « ensemble de test », un troisième sous-ensemble pour évaluer le modèle sélectionné.
Vous ne savez pas à quel ensemble vos données ont été affectées, à moins que vous ne les définissiez explicitement vous-même. Créez une colonne de données de validation dans vos données avec les indicateurs définis et utilisez-la dans le rôle de modélisation Validation lorsque vous lancez votre plateforme de modélisation.
