Hola,
No tengo ninguna duda sobre la matriz de confusión de un modelo de regresión logística multinomial
Aquí está la variable Y con 3 modalidades: 1,2,3
¿"Entrenamiento" significa que JMP crea automáticamente una base de datos de aprendizaje para aprender el modelo?
De hecho, cuando calculo el número total de observaciones en mi matriz de confusión: 311 + 79 + 37 + 98 + 209 + 59 + 48 + 57 + 187 = 1085
Mientras que mi base de datos tiene 1369 filas
Y 1085/1369 = 0,79
¿Significa esto que mi matriz de confusión se realiza en un conjunto de datos de aprendizaje que es el 80% de mi base de datos?
¿Y cómo saber qué datos se han utilizado para probar la PRECISIÓN de mi modelo en el conjunto de datos de prueba?
Gracias
El conjunto de datos se divide en subconjuntos. El 'conjunto de entrenamiento' se utiliza para ajustar o entrenar el modelo. El 'conjunto de validación' se utiliza para seleccionar el modelo. Debería reflejar el rendimiento con nuevos datos. Algunas personas también usan un 'conjunto de prueba', un tercer subconjunto de reserva para evaluar el modelo seleccionado.
No sabe a qué conjunto se asignaron sus datos, a menos que lo defina explícitamente usted mismo. Cree una columna de datos de validación en sus datos con los indicadores que se establezcan y utilícela en el rol de modelado de validación cuando lance su plataforma de modelado.
