XGboostのトレーニング、検証、テストこんにちは、
XGBoost でのテストデータセットの扱いについて質問があります。現在のアプローチは以下のとおりです。
- モデルのトレーニングと検証には10分割交差検証を使用しています
- このトレーニングフェーズでは、別のテストデータセットを完全に除外しておきます（モデルを起動する前にテーブルで非表示にして除外します）。
- トレーニング後、このテストデータセットで手動で予測を生成します（予測結果をテーブルに保存し、テストデータを非表示解除します）
問題は、テストデータを個別に処理することで、XGBoost が自動で計算できるパフォーマンス指標を見逃してしまうことです。以下の方法はありますか？
- トレーニング中はテストデータを完全に分離しておく（非表示と除外を使用）
- しかし、トレーニングが完了した後も、XGBoost はこのテスト データのパフォーマンス メトリックを自動的に計算しますか?
予測モデリングと機械学習Re: XGbbost のトレーニング、検証、テスト私も同じ質問をしようとしていました
Re: XGbbost のトレーニング、検証、テストこんにちは@スブルエル 、
今あなたの投稿を見ました。返信が遅くなってごめんなさい。
テストセットのモデル評価には、 モデル比較プラットフォーム（テスト行のみ）を使用できます。XGBoostの予測式をY予測子として選択するだけで、Rsquare、RASE（=RMSE）、平均絶対誤差が自動的に計算されます。相関などの他の指標は、他のプラットフォームで計算できます。相関については、 多変量プラットフォームで予測応答と測定応答を使用して、実際の応答と予測応答のプロット（モデル比較でもデフォルトで利用可能）と相関値を確認できます。
この回答があなたや他の会員の役に立つことを願っています。
