Ich habe einen Datensatz mit 40 NIR-Spektren mit Zeilen als Funktionen. Der Datensatz ist mithilfe einer Cutpoint-Validierungsspalte in einen Trainings- und einen Validierungssatz aufgeteilt; die letzten 10 Zeilen dienen der Validierung.
Beim Ausführen der FPCA-Analyse wird nur der Trainingssatz wie unten gezeigt angepasst. Woher wissen wir, ob die Anpassung des Validierungssatzes mithilfe des Trainingsmodells in Ordnung ist?
Keine passende Lösung für das Validierungsset?
Ich gehe auch davon aus, dass das Diagnosediagramm nur für den Trainingssatz gilt?
FPCA-Werte: Werden die Ergebnisse für den Validierungssatz mit dem Trainingsmodell berechnet?
Danke für den Input!
Nochmals eine tolle Antwort, danke, Victor!
Hallo @frankderuyck ,
Ich stimme zu, die Dokumentation zur Verwendung von Validierungssätzen für Functional Data Explorer ist hinsichtlich der Begriffe und der Verwendung der Sätze etwas verwirrend: Starten Sie die Functional Data Explorer-Plattform (jmp.com).
Im Functional Data Explorer können nur zwei Sets verwendet werden (im Gegensatz zu anderen Machine Learning-Algorithmen, die 3 Sets verwenden können: Trainings-, Validierungs- und Test-Sets): Trainingsset (codiert als 0 oder der kleinste Wert) und Validierungsset (codiert als 1 oder höhere Werte).
Der Validierungssatz wird hier tatsächlich als Testsatz verwendet (wenn wir die richtige Namenskonvention strikt verwenden): Er wird nicht verwendet, um ein funktionales Modell anzupassen, aber Sie können die FPCA-Werte dieses Satzes extrahieren, um zu sehen, wie effektiv das Modell auf neue funktionale Daten angepasst ist: Gelöst: Funktionale Datenanalyse und -klassifizierung: So berechnen Sie die FPC neuer Daten (u... – JMP-Benutzergemeinschaft
Der Trainingssatz wird verwendet, um die Anpassung des Modells zu ermitteln und zu bewerten. Alle Diagramme in dem von Ihnen erwähnten Bericht werden mit dem Trainingssatz erstellt.
Sie können die Anpassung des Modells an die Validierungsdaten auswerten, indem Sie die Vorhersageformel aus der neuen Datentabelle extrahieren (rotes Dreieck neben „[Modell] auf [Anfangsdaten]“ und „Daten speichern“). Formelspalten werden hinzugefügt (Vorhersage und Residuen) und mithilfe des Graph Builders können Sie den tatsächlichen Wert im Vergleich zum vorhergesagten Wert Ihrer Validierungsdaten visualisieren oder die Residuen visualisieren, um die im Bericht angezeigten Ergebnisse zu reproduzieren:
Aber ich stimme Ihnen zu, es wäre viel einfacher, die Ergebnisse der Validierungsdaten direkt auf der Plattform zu haben. Dies könnte eine gute Idee sein, es der JMP-Wunschliste hinzuzufügen, falls es noch nicht geschrieben wurde.
Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen weiter.
