現在、ニューラル ネットワークを構築するときに K 分割交差検証を実行できます。
さらに、最近の XGBoost アドイン ( https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/XGBoost-Add-In-for-JMP-Pro/ta-p/319383) を使用すると、互いに直交する複数の折り畳みを追加できるため、さらに便利になります。
ただし、このオプションは、Boosted Tree、Boostrap Forest、またはより単純な多重線形回帰モデルなどの他のプラットフォームでは使用できません。
一意のホールドアウト サンプルを含む単一の検証列のみを追加できます。
k 分割クロス検証は XGBoost に固有のものではないため、このオプションはすべてのプラットフォームで使用可能であり、複数のプラットフォームで一貫して評価されるモデル間でより一般化されたエラー メトリックを許可する必要があります。
