相互検証を使用してJMPv16でkNNを使用することを希望している方への注意事項...
単語の添付ファイルは、 k = 3 ：
| | トレーニングR2 | 検証R2 |
| 2回目の展示 | 0.92839 | 0.90874 |
| 3回目の展示 | 0.9706 | 0.9086 |
検証R2は近いですが、同一ではありません。 これはマイナーですが、トレーニングR2の違いは0.93と0.97ではありません。
この問題に関するドキュメントはありませんが、kNNアルゴリズムは、保存された予測または保存された予測式のどちらが使用されているかに応じて予測の異なる列を生成するという事実についての言及があります。これは、適合統計の不一致を説明している可能性があります。 ただし、競合する適合統計のセットのどれが正しいかはわかりません。
モデルによって示される過剰適合の量を適切に測定するには、R2の結果を正確にトレーニングする必要があります。
JMP v16はkNNに新しいアルゴリズムを使用しているため、この不一致はJMPv15以前では証明されていません。
また、Word文書に示されている結果を生成するために使用されるJMPデータファイルを添付します。
