Leave-One-Out 또는 k-fold 교차 검증 방법??우리는 다음과 같이 리뷰어의 의견을 받았습니다.
컷오프 값의 유용성을 확인하려면 검증이 필요합니다. 그러나 이 코호트에서는 검증 분석이 수행되지 않았습니다. 표본 크기가 작기 때문에 외부 검증 연구를 수행하기가 어려울 것입니다. 그러나 내부 검증(또는 교차 검증) 분석은 Leave-One-Out 또는 k-겹 교차 검증 방법과 같은 통계적 방법으로 가능할 수 있습니다.
리뷰어가 의도한 통계적 방법을 이해할 수 없었습니다.
JMP로 이 문제를 해결할 수 있나요?
윈도우Re: Leave-One-Out 또는 k-fold 교차 검증 방법??@마리모 ,
Leave-one-out은 데이터 세트의 모든 행이 한 번에 하나씩 검증 "세트"로 사용되는 k-겹 교차 검증 버전입니다.
예를 들어, 데이터 세트에 20개의 행이 있는 경우 데이터의 20%를 5번 사용하는 k-겹 5 교차 검증을 사용할 수 있습니다. 이 경우 교차 검증을 위한 4개 행과 훈련을 위한 16개 행이 됩니다.
각각의 20%는 복원 샘플링이라는 방법을 사용하여 모든 데이터가 5개의 k-폴드 중 하나에 포함되도록 시도합니다. 이 예의 다른 옵션은 k-fold 20을 만든 다음 데이터 세트의 각 행을 검증 세트로 사용하는 것입니다. 접기 수가 많을수록 교차 검증에 사용되는 데이터 비율이 낮아집니다. K-겹 교차 검증은 대부분의 JMP 플랫폼에서 찾을 수 있습니다.
또 다른 옵션은 알고리즘에 대체 샘플링이 내장된 Bootstrap Forest와 같은 방법을 사용하는 것입니다. 이 플랫폼을 최대한 활용하려면 JMP Pro가 필요합니다. Bootstrap Forest는 모델 평균화를 사용하여 데이터의 다양한 하위 집합으로 더 작은 모델(트리)을 많이 구축하여 데이터 집합에서 가장 중요한 변수를 찾습니다.
HTH
청구서
Re: Leave-One-Out 또는 k-fold 교차 검증 방법??질문: 20개의 행이 있고 K=20 접기를 사용하는 경우 "leave-one-out" 유효성 검사와 정확히 같은 것입니까? 나는 항상 후자가 모든 관찰을 검증 세트(전체 데이터 세트를 통해 회전)로 사용하는 반면 K-겹 샘플은 교체로 사용한다고 생각했기 때문에 모든 관찰이 검증에 사용된다는 것이 명확하지 않습니다. 이것을 명확히 할 수 있습니까?
Re: Leave-One-Out 또는 k-fold 교차 검증 방법??안녕하세요 @마리모 님 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
다음은 제가 제공한 이전 게시물의 검증, 특정 검증 방법의 사용 및 JMP에서 이를 수행하는 방법에 대한 몇 가지 정보입니다: https://community.jmp.com/t5/Discussions/CROSS-VALIDATION-VALIDATION-COLUMN- 방법/mp/588349/highlight/true#M79332
이 첫 번째 답변이 도움이 되길 바랍니다.
