此加載項有助於為可能包括行之間相關性的數據創建驗證列，這些相關性可能是由於自相關或其他因素（包括影響連續行的噪聲）引起的。 數據按行分組，然後將組分配給訓練或驗證。 還有一個選項可以同時使用分組和分界點驗證，因此驗證組分佈在時間上，而最後一行在測試集中。 用戶會看到一個默認建議，在分析連續過程數據時可能比使用標準驗證平台更有用。 如果選擇了目標變量，則會顯示圖表以幫助用戶可視化訓練/驗證拆分。
這是使用 JMP Pro 版本 16 和 17 創建的。它未在標準版或舊版 JMP 上進行測試。
找到這個項目GitHub ，隨時在那裡提交問題或拉取請求。
動機
默認情況下，驗證平台將行隨機且單獨分配給訓練和驗證。 當行是獨立的時，這是理想的，但是如果一行依賴於前一行，這種拆分將導致對模型預測能力的不切實際的期望，因為訓練集中的信息基本上用於驗證和測試模型。實際上，在時間序列中，這通常使用切點驗證來解決@ian_jmp和@朱利安為此開發了一個很棒的插件：創建時間序列驗證列.對於許多探索性模型來說，使用最新行並不是最好的方法，尤其是當最近的變化促使分析時。從訓練集中挑選行組增加了最近數據仍可用於模型的可能性，同時最大限度地減少了訓練組和驗證組中出現單個噪聲源的可能性。
備擇方案
在某些情況下，使用行之間的相關性來分析數據的其他兩種方法更好，但並不總是可行的：
- 減少數據表以具有真正獨立的行，從而消除一行與前一行相關的可能性。有時，將每一列有效地匯總成獨立的行非常棘手或耗時。例如，如果用戶不知道流程開始時一個變量中的 15 分鐘事件 2 天停留時間會影響他們的目標，則用戶可能不知道如何在 2 天或更多天中總結該變量為了得到獨立的行。
- 建模或預測自相關。 時間序列平台是一個很好的起點，在多變量模型中包含一系列滯後變量可以提供對該過程的許多額外洞察。對於具有數百個變量的複雜過程，這是耗時且複雜的，而且它們往往超出了新用戶的技能範圍。
用戶界面
如果適用，用戶選擇目標變量。 默認情況下，第一個用於分層，儘管這並不總是影響拆分，具體取決於組和表的大小。默認驗證類型是分組，並提供推薦的組大小。
顯示有關目標變量的一些信息以幫助用戶確定合適的組大小。
'Under the Hood' 細節
建議的組大小基於對每個目標變量的時間序列分析。該平台選擇一個延遲時間，其中接下來幾行的自相關小於 0.1，然後確保小表中的組數最少，並增加大表中的組大小。
變化
這是最新版本的更新，完整的更改列表可在 github 上的 CHANGELOG.md 中找到。
添加
改變了
- 僅使用未排除的行計算組大小限制。
- 僅在潛在目標和啟動變量列表中顯示數字列。
固定的
- 目標列有時會重置為表中的選定列。
- 並不總是使用正確的驗證列名稱。
- 如果關閉自動刷新選項，則不會更新某些值。
反饋
我們正在尋找與此用戶界面相關的建議和想法，以及解決此問題的其他方法。 對於哲學討論，請隨時在討論論壇和標籤@ih和@DrewLuebe引起我們的注意，這將提供足夠的討論空間。
@ih我不這麼認為。 你介意打開一個新的願望物品嗎？還是我？
@FN我同意，這將使內置交叉驗證對此類數據更有用。 您還沒有為此添加願望清單嗎？
