Qu'est-ce qui a inspiré cette demande de liste de souhaits ?
@FN lié à un article scikit-learn dans un commentaire sur Validation des données de traitement continu page de complément.C'est une meilleure façon d'effectuer une validation croisée avec des données de processus continues et cela m'a rappelé que les techniques utilisées dans ce complément seraient beaucoup plus efficaces et utilisées plus souvent si elles étaient intégrées au JMP. Cette situation s'applique à de nombreuses analyses que mes collègues et moi faisons régulièrement avec des données de fabrication.
Quelle est l'amélioration que vous aimeriez voir?
- Incorporer le regroupement par heure dans la boîte de dialogue de création d'une colonne de validation, y compris une fonctionnalité similaire à ce qui se trouve dans le complément lié ci-dessus pour guider l'utilisateur vers une taille de groupe appropriée.
- Ajoutez une option pour une table individuelle afin que la validation croisée utilisée partout dans JMP utilise une méthode basée sur le temps référencée dans le lien ci-dessous au lieu d'attribuer des lignes de manière aléatoire.
Pourquoi cette idée est-elle importante ?
Bien que @DrewLuebe et j'ai créé le complément de validation lié ci-dessus spécifiquement pour aider les utilisateurs à mieux comprendre la prévisibilité des modèles dans les ensembles de données qui ont une corrélation entre les lignes, y compris l'autocorrélation, le comportement de validation croisée intégré et la validation par défaut utilisent toujours des fractionnements par ligne.Cela signifie que de nombreuses métriques d'ajustement de validation rapportées sont artificiellement meilleures que les performances réelles ne le seront avec de nouvelles données.En intégrant ces techniques dans JMP lui-même, les utilisateurs auront une bien meilleure compréhension de leurs données et de leurs modèles, quels que soient les outils qu'ils utilisent.
