Bonjour,
Je n'ai aucune question sur la matrice de confusion d'un modèle de régression logistique multinomial
Voici la variable Y à 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 faite 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 PRECISION 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 'jeu 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 des indicateurs définis et utilisez-la dans le rôle de modélisation de validation lorsque vous lancez votre plateforme de modélisation.
