検証列を備えた機能データエクスプローラー行が関数である 40 個の NIR スペクトルを含むデータ セットがあります。データ セットは、カットポイント検証列を使用してトレーニング セットと検証セットに分割されています。最後の 10 行は検証です。
FPCA 分析を実行すると、以下に示すようにトレーニング セットのみが適合されますか? トレーニング モデルを使用して検証セットの適合が適切かどうかをどのように確認すればよいですか?
検証セットに適合しませんか?
診断プロットはトレーニング セットのみを対象としていると思いますか?
FPCA スコア: 検証セットの結果はトレーニング モデルで計算されますか?
ご意見ありがとうございます！
高度な統計モデリング予測モデリングと機械学習ウィンドウズRe: 検証列を備えた機能データエクスプローラーこんにちは@frankderuyck 、
同意します。Functional Data Explorer の検証セットの使用に関するドキュメントは、用語とセットの使用について少しわかりにくいです。Functional Data Explorer プラットフォームを起動してください (jmp.com)
Functional Data Explorer で使用される可能性のあるセットは 2 つだけです (トレーニング セット、検証セット、テスト セットの 3 つのセットを使用する他の機械学習アルゴリズムとは異なります)。トレーニング セット (0 または最小値としてコード化) と検証セット (1 以上の値としてコード化) です。
検証セットは、実際にはテスト セットとしてここで使用されます (正しい命名規則を厳密に使用した場合)。機能モデルの適合には使用されませんが、このセットの FPCA スコアを抽出して、新しい機能データへのモデルの適合がどの程度効果的かを確認できます。 解決済み: 機能データ分析と分類: 新しいデータの FPC を計算する方法 (u... - JMP ユーザー コミュニティ
トレーニング セットは、モデルの適合性と適合性を評価するために使用され、あなたが言及したレポート内のすべてのプロットはトレーニング セットで実行されます。
新しいデータ テーブルで予測式を抽出することで (「[初期データ] の [モデル]」と「データの保存」の横にある赤い三角形)、検証データに対するモデルの適合性を評価できます。数式列 (予測と残差) が追加され、グラフ ビルダーを使用して、検証データの実際と予測を視覚化したり、残差を視覚化してレポートに表示される結果を再現したりできます。
しかし、私もあなたの意見に同意します。検証データの結果をプラットフォーム上で直接取得できれば、はるかに簡単になります。まだ書かれていない場合は、 JMP のウィッシュ リストに追加することをお勧めします。
この回答がお役に立てば幸いです。
Re: 検証列を備えた機能データエクスプローラーまた素晴らしい返信をありがとう、ビクター！
