資料分割我想將資料作為三組提供：訓練集、驗證集和測試集到 jmp。我怎樣才能做到這一點？ jmp使用測試集嗎？或只是訓練和驗證？
實驗設計預測建模和機器學習回复：數據拆分JMP Pro 具有為任何觀察建立訓練、驗證和測試指定的本機功能。 然後在分析平台內適當地處理觀察結果。 如果您只有 JMP，您仍然可以使用此建模最佳實踐……只是需要更多的擊鍵和菜單選擇以及大量的手動數據處理。 我想我以前的同事（我是 SAS/JMP 退休人員） @Jeff_Perkinson多年前寫了一篇博文，對 JMP 途徑的工作流程提出了建議？ 或者也許我記錯了。
以下是“如何”在 JMP 和 JMP Pro 中創建驗證列的鏈接：創建驗證列
回复：數據拆分你好@tuo88138 ,
歡迎來到 JMP 社區！
標準 JMP 通常使用 2 級驗證，而 JMP Pro 在預測建模下的分析平台中內置了 3 級驗證。 在標準 JMP 中，您始終可以在構建模型時隱藏和排除測試集數據，然後將其重新引入以查看它如何影響您的模型和/或訓練集和驗證集在建模過程中的表現如何。
您還可以在 JMP Pro 中手動構建自己的驗證列。創建一個新列並轉到“列信息”和“初始化數據”>“缺失/空”下拉列表。選擇 Random 和 Random Indicator 將數據分成 2 或 3 級驗證集。要了解如何在 JMP Pro 中構建驗證列，請查看以下鏈接。
創建驗證列（保留樣本）| JMP
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回复：數據拆分只是為我最初的回復和@Bill_Worley的，我不確定您是否知道，但 JMP 還支持其他建模交叉驗證方法，例如 k 折、留一法等。這些方法的實現通常嵌入到分析平台啟動/規範工作流程中，而不是而不是為觀察設置特定的列或訓練/驗證/測試指定。 因此，根據建模方法、手頭的實際問題和數據……其中一種方法也可能有用。 就像統計中的很多東西一樣……“視情況而定”。
回复：數據拆分太感謝了。
