división de datosQuiero alimentar datos como tres conjuntos: entrenamiento, validación y conjunto de prueba en jmp. ¿Cómo puedo hacer esto? ¿Jmp usa un conjunto de prueba? ¿O simplemente formación y validación?
Diseño de experimentosModelado predictivo y aprendizaje automáticoRe: división de datosJMP Pro tiene una capacidad nativa para establecer para cualquier observación, una designación para entrenamiento, validación y prueba. Luego dentro de las plataformas de análisis se manejan adecuadamente las observaciones. Si solo tiene JMP, aún puede usar esta mejor práctica de modelado... es solo muchas más pulsaciones de teclas y selecciones de menú con mucho manejo manual de datos. Creo que mi antiguo colega (soy jubilado de SAS/JMP) @Jeff_Perkinson compuso una publicación de blog hace muchos años con sugerencias sobre un flujo de trabajo para la ruta JMP? O tal vez estoy recordando mal.
Aquí hay un enlace para 'cómo' hacer una columna de validación en JMP y JMP Pro: Creación de una columna de validación
Re: división de datosHola @tuo88138 ,
¡Bienvenido a la comunidad JMP!
JMP estándar utiliza la validación de 2 niveles como regla y JMP Pro tiene una validación de 3 niveles integrada en la plataforma de análisis en el modelo predictivo. En JMP estándar, siempre puede ocultar y excluir los datos de su conjunto de prueba al crear su modelo y luego traerlos nuevamente para ver cómo afecta su modelo y/o qué tan bien se desempeñaron los conjuntos de capacitación y validación en el proceso de modelado.
También puede crear sus propias columnas de validación manualmente en JMP Pro.Cree una nueva columna y vaya a Información de columna y al menú desplegable Inicializar datos > Falta/Vacío.Seleccione Aleatorio e Indicador aleatorio para dividir los datos en conjuntos de validación de 2 o 3 niveles.Para ver cómo crear una columna de validación en JMP Pro, consulte el siguiente enlace.
Creación de una columna de validación (muestra reservada) | JMP
HTH
Factura
Re: división de datosSolo para agregar un poco a mi respuesta inicial y @Bill_Worley 's, no estoy seguro de si lo sabe, pero JMP también admite otros métodos de validación cruzada de modelado, como k-fold, dejar uno fuera, etc. que configurar columnas específicas o entrenar/validar/probar designaciones para observaciones. Entonces, dependiendo del método de modelado, el problema práctico en cuestión y los datos... uno de estos métodos también podría ser útil. Como tantas cosas en estadística... 'depende'.
Re: división de datosMuchas gracias.
