J'effectue une régression généralisée Elastic Net dans JMP 17 PRO en utilisant la technique Leave-One-Out-Cross-Validation. Avec cette technique, est-il possible d'obtenir la valeur estimée pour chaque point lorsque vous laissez celui-ci en dehors de l'ensemble de données effectuant l'analyse (par LOOCV) ? Ou existe-t-il une autre possibilité pour calculer le RMSEP ?
Salut @SanderC ,
Bienvenue dans la Communauté !
Il peut y avoir plusieurs options en fonction de vos besoins.
Je ne sais pas si vous êtes intéressé par les résultats de prédictions individuelles avec des modèles légèrement différents, ou si vous êtes plus intéressé par une métrique liée aux performances de ce modèle avec la technique de validation LOOC.
Il existe des options simples que vous pouvez vérifier en premier, comme lorsque vous avez terminé votre modèle Elastic Net, cliquez sur le triangle rouge du modèle et allez dans « Enregistrer les colonnes » : il se peut qu'il y ait une option ici qui résout déjà votre question :
Il existe d'autres options/solutions de contournement disponibles (nombreuses en fait, je ne mentionnerai que deux possibilités, car je ne suis pas sûr de votre objectif) :
- Si vous êtes intéressé par des prédictions individuelles, vous pouvez peut-être essayer la plateforme « Model Screening » (dans Analyse -> Modélisation prédictive), et décocher toutes les méthodes sauf « Régression généralisée » et « Méthodes supplémentaires » (pour avoir accès à Lasso, Elastic Net et Ridge Regression).
Spécifiez le nombre de plis égal à votre nombre d'observations et exécutez (je l'ai fait ici sur l'ensemble de données « Algorithm Data » de l'index d'échantillon JMP, contenant 50 observations) :
Ensuite, une fois cela fait, vous aurez plusieurs modèles construits avec différentes méthodes, et vous pourrez sélectionner les modèles qui vous intéressent dans le panneau « Validation », et cliquer sur le triangle rouge pour « Enregistrer le tableau des résultats » (pour obtenir un résumé des performances de chaque modèle) ou directement « Enregistrer la formule de prédiction » dans le tableau de données d'origine pour avoir toutes les prédictions individuelles avec les modèles :
- Si vous souhaitez estimer les performances des modèles, une option plus simple consiste à créer des simulations à l'aide d'une formule de colonne de validation (créée dans le menu : Analyse > Modélisation prédictive > Créer une colonne de validation). Vous pouvez créer une colonne de validation avec un seul échantillon dans l'ensemble de validation (pour obtenir une valeur LOOCV) et spécifier cette colonne comme colonne de formule :
Et puis utilisez cette colonne de validation dans la plateforme de régression généralisée comme « Validation » :
Démarrez votre modélisation Elastic Net, puis vous pouvez cliquer avec le bouton droit sur n'importe quel panneau de résultats pour lancer une simulation : par exemple, dans Résumé du modèle, cliquez avec le bouton droit sur la colonne Validation, puis sur « Simuler », et indiquez que vous souhaitez activer et désactiver la formule de la colonne de validation, pour faire varier le point de validation.
Vous obtiendrez un nouveau tableau avec les résultats du modèle d'échantillons simulés à partir de la colonne de formule de validation.
Vous pouvez également le faire sur les estimations de paramètres, pour voir si les valeurs du coefficient restent stables ou non avec différents points de validation :
J'espère que cette réponse vous donnera des idées pour votre sujet,
