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自己検証アンサンブル モデル (SVEM) プレゼンテーション - 2023 年 9 月 6 日

自己検証アンサンブル モデル (SVEM) 手法は、トレーニングおよび検証セット内の各行にゼロ以外の重みが与えられるリサンプリング手法です。 この方法は、従来の検証方法を実行するのに十分な観察がない場合、まばらなデータセットまたは実験計画を使用してモデルを構築する場合に特に役立ちます。

 

以下のビデオでは、次の点を確認します。

• SVEM とは何ですか?またどのように機能しますか?
• Gen Reg プラットフォームでの SVEM の使用
• SVEM モデルの解釈と視覚化

 

このビデオは現在処理中です。 数分後にもう一度試してください。

(マイビデオで表示)

 

自己検証アンサンブル モデルについてさらに詳しく知りたい場合は、以下のリソースを確認してください。

 

• https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Americas-2021/SVEM-Machine-Learning-Applied-to-DOE-2021-US-45MP-847/ta-p/398685
• https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2021/Re-Thinking-the-Design-and-Analysis-of-Experiments-2021-EU-30MP/ta-p/349240
• https://community.jmp.com/t5/Elevated-Thinking/SVEM-in-JMP-17/ba-p/538553