À l'heure actuelle, je peux effectuer une validation croisée K-fold lors de la création d'un réseau de neurones :
Et avec le récent complément XGBoost ( https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/XGBoost-Add-In-for-JMP-Pro/ta-p/319383), c'est encore mieux car plusieurs plis peuvent être ajoutés, qui sont orthogonaux entre eux :
Cependant, cette option n'est pas disponible pour d'autres plates-formes, telles que Boosted Tree, Boostrap Forest ou même un modèle de régression linéaire multiple plus simple.
Vous seul pouvez ajouter une colonne de validation unique avec un échantillon retenu unique.
Il n'y a rien d'unique dans la validation croisée k-fold vers XGBoost, donc cette option devrait être disponible pour toutes les plates-formes, pour permettre une métrique d'erreur plus généralisée sur les modèles évalués de manière cohérente sur plusieurs plates-formes.
