支持向量機 (SVM) KFold 在版本 16.2 中不再可用？我有兩台計算機，一台裝有 JMP Pro 16.0 版，另一台裝有 Pro 16.2。兩者都在 Windows 中。
在 JMP 16.0 版中，我可以使用預測建模>支持向量機>驗證方法>KFold。
對於 JMP 版本 16.2 中的相同數據表，KFold 選項顯示為灰色。我嘗試了很多次，使用了許多數據表和許多不同的選項，但從未見過在 16.2 版中可用於 SVM 的 KFold 選項。是否刪除了此功能？更新到 16.2 後如何在 SVM 上執行 KFold 驗證？
分析其他回复：支持向量機 (SVM) KFold 在版本 16.2 中不再可用？KFold 仍然可用，但如果標稱響應的水平超過 2 個，則它永遠不可用。 我猜您的響應變量對響應有 3 個或更多級別？
這是因為當擬合 >2 個水平時，所有成對模型（因此請選擇 2 個模型）均已擬合，然後組合以進行整體擬合。 所以成對模型的數量可以變得非常大，非常快。 如果我們在此基礎上進行 kfold，估計時間可能會變得很長，並且可能會遇到存儲所有結果的內存問題。
這是我最初的想法，然後我發現連續 Y 時，KFold 不可用，所以您的響應可能是連續的。 支持向量回歸是在 16 中添加到 SVM 的，似乎沒有啟用 SVR 模型的 KFold。 這可能是一個疏忽（我想不出與 >2 級別分類案例不同的原因，它會被禁止），所以我將輸入一個錯誤報告來啟用它。
謝謝！
回复：支持向量機 (SVM) KFold 在版本 16.2 中不再可用？謝謝你快速的回复。我的 Y 變量確實是連續的，我正在執行 SVR。我對您的回复的理解是，用於 SVR 的 KFold 在 16.0 中可用（但可能實施不正確），但在 16.2 中不可用？
謝謝！
回复：支持向量機 (SVM) KFold 在版本 16.2 中不再可用？是的，它在 16.0 中可用（並且正確），但它似乎被 16.2 意外禁止了。 我相信它應該被允許，並且應該在下一個版本中重新實現。 對於功能的損失，我深表歉意，並非常感謝您提請我們注意！
