Ich führe Diskriminanzanalysen durch und verwende eine geschichtete Validierungsspalte, um die Qualität meines Modells zu überprüfen.
Angesichts der Art der Arbeit (Klassifizierung der Herkunft unbekannter Proben) möchte ich sicherstellen, dass das Modell robust ist.Idealerweise möchte ich 100 Validierungsspalten erstellen, die Analyse jeweils einmal ausführen und dann eine einzelne zusammenfassende Klassifizierungstabelle erstellen - ich möchte nicht 100 Tabellen manuell öffnen und kopieren.
Hier schaue ich mir die Anzahl der Klassifizierungen an, aber die Lösung könnte darin bestehen, eine beliebige Gruppe identischer Ausgabetabellen zu kombinieren.
Ich verwende Pro v16 (ich kann auf v17 aktualisieren, wenn es die Aufgabe erleichtert)
Vielen Dank im Voraus, Trevor
Discriminant(
X( :Class for LDA ),
Validation( :Validation 0·7 0·2 0·1 ),
Y(
:"7.2"n, :"3.14"n, :"1.92"n, :"1.9"n, :"1.7"n, :"1.72"n, :"1.88"n, :"1.74"n,
:"1.76"n, :"1.78"n, :"0.98"n, :"0.96"n, :"1.82"n, :"2.4"n, :"2.12"n,
:"1.68"n, :"1.84"n, :"7.92"n, :"2.08"n, :"1.8"n, :"1.86"n, :"1.04"n,
:"3.12"n, :"1.06"n, :"0.94"n, :"2.42"n, :"8.4"n, :"2.46"n, :"7.24"n,
:"2.36"n, :"1.08"n, :"2.38"n, :"2.34"n, :"8.46"n, :"2.44"n, :"8.44"n, :"1"n,
:"2.48"n, :"1.48"n, :"1.66"n, :"1.94"n, :"2.14"n, :"8.42"n, :"3.16"n,
:"8.52"n, :"7.46"n, :"2.54"n, :"3.02"n, :"8.38"n, :"3.18"n
),
Discriminant Method( "Wide Linear" ),
Show Biplot Rays( 0 ),
Canonical 3D Plot( 1, Frame3D( Set Rotation( -54, 0, 38 ) ) ),
Show Classification Counts( 1 ),
Use Matrix Columns( 1 ),
Cross Validate by Excluded Rows( 1 )
)
