データ分割データをトレーニング、検証、テストセットの 3 つのセットとして jmp にフィードしたいと考えています。これどうやってするの？ jmp はテストセットを使用しますか?それとも単なるトレーニングと検証ですか?
実験計画法予測モデリングと機械学習Re: データ分割JMP Pro には、あらゆる観察、トレーニング、検証、およびテストの指定を確立するためのネイティブ機能があります。 その後、分析プラットフォーム内で観測が適切に処理されます。 JMP しか持っていない場合でも、このモデリングのベスト プラクティスを使用できます。データを手動で処理するために、キーストロークとメニュー選択が増えるだけです。 私の元同僚だと思います（私はSAS / JMPの退職者です） @ジェフ・パーキンソン何年も前に、JMP パスウェイのワークフローに関する提案を含むブログ投稿を作成しましたか? というか、私の記憶違いかもしれません。
JMP および JMP Pro で検証列を作成する「方法」のリンクは次のとおりです。検証列の作成
Re: データ分割こんにちは@tuo88138 、
JMPコミュニティへようこそ！
標準の JMP は原則として 2 レベルの検証を使用し、JMP Pro には予測モデリングの下の Analyze プラットフォームに組み込まれた 3 レベルの検証があります。 標準 JMP では、モデルを構築するときにいつでもテスト セット データを非表示にして除外し、それを元に戻して、それがモデルにどのように影響するか、および/またはトレーニング セットと検証セットがモデリング プロセスでどの程度うまくいったかを確認できます。
JMP Pro で独自の検証列を手動で作成することもできます。新しい列を作成し、[列情報] に移動し、[データの初期化] > [欠落/空] ドロップダウンを選択します。データを 2 つまたは 3 つのレベルの検証セットに分割するには、[ランダム] および [ランダム インジケーター] を選択します。JMP Pro で検証列を作成する方法については、以下のリンクをご覧ください。
検証列の作成 (ホールドアウト サンプル) | JMP
HTH
明細書
Re: データ分割私の最初の返信と両方に少し追加するだけです@Bill_Worleyご存知かどうかわかりませんが、JMP は、k-fold、leave one out などの他のモデリング相互検証方法もサポートしています。これらの方法の実装は、分析プラットフォームの起動/仕様ワークフローに組み込まれているのが最も一般的です。特定の列を設定したり、観測のトレーニング/検証/テスト指定を設定したりするよりも。 したがって、モデリング方法、目前の実際の問題、およびデータによっては、これらの方法のいずれかが役立つ場合もあります。 統計と同じように...「場合による」。
Re: データ分割どうもありがとう。
