支持向量机 (SVM) KFold 在 16.2 版本中不再可用？我有两台电脑，一台装有 JMP Pro 16.0 版，另一台装有 Pro 16.2 版。两台电脑都装有 Windows。
在 JMP 16.0 版本中，我可以使用预测模型>支持向量机>验证方法>KFold。
使用 JMP 16.2 版中的同一份数据表，KFold 选项呈灰色。我尝试了很多次，使用了很多数据表和很多不同的选项，但从未看到 16.2 版中 SVM 有 KFold 选项。这个功能被删除了吗？更新到 16.2 版后，如何在 SVM 上执行 KFold 验证？
预测模型和机器学习质量与工艺工程回复：支持向量机 (SVM) KFold 在 16.2 版中不再可用？是的，它在 16.0 中可用（并且是正确的），但它似乎被 16.2 意外地禁止了。 我相信它应该被允许，并且应该在下一个版本中重新实现。 对于功能丢失，我深表歉意，非常感谢您提请我们注意！
回复：支持向量机 (SVM) KFold 在 16.2 版中不再可用？谢谢你快速的回复。我的 Y 变量确实是连续的，我正在执行 SVR。我对您的回复的理解是，KFold for SVR 在 16.0 中可用（但可能实施不正确），但在 16.2 中不可用？
谢谢！
回复：支持向量机 (SVM) KFold 在 16.2 版中不再可用？KFold 仍然可用，但如果标称响应的水平超过 2 个，则它永远不可用。 我猜你的响应变量有 3 个或更多级别的响应？
这是因为当拟合 > 2 个级别时，所有成对模型（因此 n 选择 2 个模型）都被拟合，然后组合起来进行整体拟合。 所以成对模型的数量可以非常快地变得非常大。 如果我们然后在此基础上执行 kfold，估计的时间可能会变得很长，并且可能会遇到存储所有结果的内存问题。
那是我最初的想法，然后我发现连续Y，KFold不可用，所以也许你的反应是连续的。 Support Vector Regression 是在 16 中添加到 SVM 中的，似乎未启用允许 KFold 用于 SVR 模型。 这可能是一个疏忽（我想不出为什么它会被禁止，不像 >2 级分类案例），所以我将输入一个错误报告来启用它。
谢谢你！
