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자체 검증 앙상블 모델(SVEM) 프레젠테이션 - 2023년 9월 6일

SVEM(자체 검증 앙상블 모델) 방법은 훈련 및 검증 세트에서 각 행에 0이 아닌 가중치가 부여되는 리샘플링 방법입니다. 이 방법은 전통적인 검증 방법을 수행하기에는 관측치가 충분하지 않은 희박한 데이터 세트 또는 실험 설계로 모델을 구축하는 데 특히 유용합니다.

 

아래 비디오에서는 다음 사항을 검토합니다.

• SVEM은 무엇이며 어떻게 작동하나요?
• Gen Reg 플랫폼에서 SVEM 사용
• SVEM 모델 해석 및 시각화

 

 

자체 검증 앙상블 모델을 더 자세히 살펴보고 싶다면 아래 리소스를 확인하세요.

 

• 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-Analytic-of-Experiments-2021-EU-30MP/ta-p/349240
• https://community.jmp.com/t5/Elevated-Thinking/SVEM-in-JMP-17/ba-p/538553