유효성 검사 열이 있는 기능적 데이터 탐색기행이 함수로 포함된 40 NIR 스펙트럼의 데이터 세트가 있습니다. 데이터 세트는 컷포인트 검증 열을 사용하여 훈련 및 검증 세트로 분할됩니다. 마지막 10개 행은 유효성 검사입니다.
FPCA 분석을 실행하면 아래와 같이 훈련 세트만 피팅됩니까? 훈련 모델을 사용하여 평가 세트의 피팅이 괜찮은지 어떻게 알 수 있나요?
검증 세트에 대한 피팅이 없습니까?
또한 진단 플롯은 훈련 세트에만 해당한다고 가정합니까?
FPCA 점수: 검증 세트의 결과가 훈련 모델로 계산됩니까?
의견을 보내주셔서 감사합니다!
고급 통계 모델링예측 모델링 및 기계 학습윈도우Re: 유효성 검사 열이 있는 Functional Data Explorer안녕하세요 @frankderuyck 님 ,
Functional Data Explorer의 유효성 검사 세트 사용에 대한 문서는 용어 및 세트 사용에 대해 약간 혼란스럽습니다. Functional Data Explorer 플랫폼(jmp.com)을 시작합니다.
Functional Data Explorer에는 훈련, 검증 및 테스트 세트의 3가지 세트를 사용할 수 있는 다른 기계 학습 알고리즘과 달리 훈련 세트(0 또는 가장 작은 값으로 코딩됨)와 검증 세트(1 또는 더 높은 값).
검증 세트는 실제로 여기에서 테스트 세트로 사용됩니다(올바른 명명 규칙을 엄격하게 사용하는 경우). 기능 모델을 맞추는 데 사용되지는 않지만 이 세트의 FPCA 점수를 추출하여 모델이 얼마나 효과적인지 확인할 수 있습니다. 새로운 기능 데이터에 적합 : 해결: 기능 데이터 분석 및 분류: 새로운 데이터의 FPC 계산 방법(u... - JMP User Community
훈련 세트는 모델의 적합성을 맞추고 평가하는 데 사용되며 언급한 보고서의 모든 플롯은 훈련 세트에서 수행됩니다.
새 데이터 테이블("[초기 데이터]의 [모델]" 및 "데이터 저장" 옆에 있는 빨간색 삼각형)에서 예측 수식을 추출하여 검증 데이터에 대한 모델의 피팅을 평가할 수 있습니다. 수식 열(예측 및 잔차)이 추가되고 그래프 빌더를 사용하면 검증 데이터의 실제 대 예측을 시각화하거나 잔차를 시각화하여 보고서에 표시된 결과를 재현할 수 있습니다.
하지만 플랫폼에서 직접 검증 데이터에 대한 결과를 얻는 것이 훨씬 쉬울 것이라는 점에 동의합니다. 아직 작성하지 않았다면 JMP 위시리스트 에 추가하는 것이 좋습니다.
이 답변이 도움이 되길 바라며,
Re: 유효성 검사 열이 있는 Functional Data Explorer다시 한 번 좋은 답장을 보내드립니다. Victor에게 감사드립니다!
