À l'heure actuelle, je peux effectuer une validation croisée K-fold lors de la construction d'un réseau neuronal :
Et avec le récent module complémentaire 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 les uns aux autres :
Cependant, cette option n'est pas disponible pour d'autres plateformes, telles que Boosted Tree, Boostrap Forest ou même un modèle de régression linéaire multiple plus simple.
Vous seul pouvez ajouter une seule colonne de validation avec un échantillon de réserve unique.
Il n'y a rien d'unique dans la validation croisée k-fold avec XGBoost, donc cette option devrait être disponible pour toutes les plateformes, pour permettre des mesures d'erreur plus généralisées sur les modèles évalués de manière cohérente sur plusieurs plateformes.
