Re: suddivisione dei dati che non devono essere utilizzati come colonne di convalidaL'ho registrato internamente e ho aggiunto l'ID del difetto sopra.
@reese_sj , puoi inserire un nuovo articolo per la seconda parte di questa richiesta (ad es. le stime esaurite per la convalida del modello)? Sono due richieste diverse.
Grazie!
Suddivisione dei dati che non devono essere utilizzati come colonne di convalidaColonna di convalida: molto spesso è necessario suddividere i dati in un set di addestramento e test, ma non in un set di convalida utilizzato per la selezione del modello. Questo non funziona in JMP. Ad esempio, per metodi di modellazione in cui è possibile utilizzare la convalida incrociata, come NN o GLR, e si desidera effettuare la selezione/convalida del modello in base ai dati di addestramento e utilizzare i dati di test solo per testare il modello. Inoltre, quando i dati dei test sono esclusi, gli alberi potenziati e la foresta casuale utilizzano i dati esclusi per convalidare il modello (possibilmente per NN). Ciò richiede passaggi aggiuntivi per eliminare i dati di test per la modellazione e aggiungerli di nuovo in un secondo momento per il confronto del modello.
Statistiche e analisiRe: Suddivisione dei dati che non devono essere utilizzati come colonne di convalida - Stato modificato in: Non pianificato per ora@reese_sj è la preoccupazione che i dati di convalida stiano barando?Come proponi che il modello decida quando ha adattato i dati al meglio?Spesso vediamo solo dati di convalida senza set di test, ma non il contrario.JMP non ha un modo per adattare un NN senza una qualche forma di convalida o holdback.Se lasci che l'algoritmo si adatti al meglio ai dati di addestramento, molto probabilmente ti ritroverai con un modello overfit.Creerei il modello e lo pubblicherei su formula depot, quindi eseguirlo sul set di dati di test se si desidera vedere quanto si adatta bene.
