JMP Pro v16에서 kNN(k 최근접 이웃)이 다양한 적합 통계를 표시합니다.JMP v16에서 교차 검증을 통해 kNN을 사용하고자 하는 분들께 알려드립니다...
Word 첨부 파일은 k = 3 의 경우를 나타냅니다.
| | R2 훈련 | 검증 R2 |
| 2번째 전시물 | 0.92839 | 0.90874 |
| 3번째 전시 | 0.9706 | 0.9086 |
검증 R2는 비슷하지만 동일하지는 않습니다. 이는 미미한 차이이지만, 훈련 R2의 차이는 0.93 대 0.97입니다.
이 문제에 대한 문서는 없지만, kNN 알고리즘이 저장된 예측값(Saved Predicteds) 또는 저장된 예측 공식(Save Prediction Formula) 중 어떤 것을 사용했는지에 따라 다른 예측 열을 생성한다는 사실이 언급되어 있으며, 이것이 적합 통계량의 불일치를 설명하는 가장 큰 이유일 가능성이 높습니다. 그러나 경쟁하는 적합 통계량 세트 중 어떤 것이 정확한지는 알 수 없습니다.
모델에서 나타나는 과잉적합의 정도를 적절히 측정하려면 정확한 교육 R2 결과가 필요합니다.
JMP v16은 kNN에 대한 새로운 알고리즘을 사용하므로 이러한 불일치는 JMP v15 이하에서는 나타나지 않습니다.
또한 Word 문서에 표시된 결과를 생성하는 데 사용된 JMP 데이터 파일을 첨부합니다.
예측 모델링 및 머신 러닝결과 공유 및 전달Re: kNN(k Nearest Neighbors)은 JMP Pro v16에서 다른 맞춤 통계를 표시합니다.다른 모델의 r-제곱을 비교할 수 있습니까? 예를 들어 테이블에는 KNN 모델과 상당히 다른 적합 통계를 가진 최소 제곱 모델이 있습니다.
JMP 15와 16의 데이터 세트에 설명된 대로 KNN을 실행했습니다. 버전 15 및 16에 대한 훈련 및 검증 r-제곱 통계는 약간 다르지만 매우 유사합니다. (랜덤 시드는 동일했습니다), 스크립트는 타격입니다. 14와 15 사이의 비교는 포함되지 않았으며 동일했습니다.
JMP Dev의 누군가가 댓글을 달지 않으면 다음 주소로 메모를 보낼 수 있습니다. support@jmp.com 이 토론 스레드를 참조하십시오. 자세한 내용은 모르지만 KNN 뒤의 방법이 매우 넓은 테이블을 지원하도록 업데이트된 것 같습니다. JMP16이 더 정확한 추정치를 제공할 가능성이 있습니다.
K Nearest Neighbors(
Validation( :"Train/Validate"n ),
Y( :MSRP ),
X(
:"Curb Weight (lbs)"n, :"Displacement (cc)"n, :Cylinders, :Horsepower,
:MPG City, :MPG Highway, :"Length (in)"n, :Seating Capacity,
:"Torque (lbs/ft)"n, :"Wheelbase (in)"n, :Car Type, :Make
),
K( 10 ),
Set Random Seed( 123 ),
Response( "MSRP", Plot Actual by Predicted( 1 ) )
)
