回复： 決策樹模塊中正確的k-fold操作是什麼？圖中第二個結果是示例中腳本運行的結果
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Car Poll.jmp" );
obj = dt << Partition( Y( :country ), X( :sex, :marital status, :age, :type, :size ), Split Best( 2 ) );
obj << K Fold Crossvalidation( 5 );
- 腳本應先執行決策樹操作，再執行 K 折操作。
回复： 決策樹模塊中正確的k-fold操作是什麼？Partition中交叉驗證的K-fold方法是有問題的。 從 JMP 16 開始，該命令已被棄用。 它仍然可以通過腳本編寫，但不推薦使用該方法。
在使用它們之前，您應該了解這些方法。 K-fold 是一種經濟的方法，用於對小型數據集應用交叉驗證，如果創建保留集，這些數據集可能會受到訓練和驗證的影響。
決策樹模塊中正確的 k 重操作是什麼？如果手動進行決策樹模塊的k折操作，
是分割後選擇k折嗎？還是選擇k折再分割？
k倍到底是什麼意思？
謝謝 ！
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