기능적 데이터 탐색기 검증안녕,
저는 각각 약 15개의 기능적 데이터 포인트가 있는 70개의 로트를 사용하여 FPC를 생성하기 위해 기능적 데이터 탐색기를 사용하고 있습니다. 저는 이 70개의 로트로 생성된 모델을 사용하여 여러 개의 새로운 로트에 대한 FPC를 생성하려고 합니다. 이를 위해 저는 검증 옵션을 사용하여 70개의 로트를 훈련 세트로, 새로운 로트를 검증 세트로 분류합니다.
그러나 새로운 로트에 대해 생성된 FPC는 추가되는 새로운 로트의 수에 따라 변경됩니다. 원래 70개 로트를 사용하여 생성된 모델이 변경되지 않으므로 동일해야 하지 않을까요?
감사해요.
고급 통계 모델링Re: 기능적 데이터 탐색기 검증안녕하세요 @여기4도 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
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맥락과 추가 정보를 제공해 주시겠습니까? 상황의 스크린샷, 플랫폼을 사용하는 방법, 검증 열을 설정하는 방법에 대한 세부 정보, 또는 더 나은 경우 상황을 재현하는 데 사용할 수 있는 샘플 데이터 세트가 있을까요?
저는 JMP 데이터 세트 "발효 과정"을 사용하여 귀하의 상황을 재현하려고 시도했고 분석을 두 번 했습니다. 첫 번째는 모든 행을 학습하고 검증한 것이고, 두 번째는 모든 행을 학습했지만 일부 검증 행은 제외했습니다. 두 세트에서 공통된 검증 행의 경우 FPC는 동일합니다.
이는 예상되는 상황입니다. Functional Data Explorer의 검증 행은 테스트 세트와 같으므로 이러한 행에서 FPC 및 기타 정보를 학습 세트에 따라 계산할 수 있지만 모델 피팅은 이러한 검증 행의 영향을 받지 않습니다. 따라서 추가된 행 수에 관계없이 검증 행에 대해 동일한 값을 예상해야 합니다. JMP Modeling의 검증을 참조하세요.
다른 것이 있어서 이런 결과를 얻을 수 있을 것 같아요. 데이터 분할(훈련을 위한 동일한 행이 아님, 일부는 제외됨?)이나 데이터 처리/모델링(사전 처리/크기 조정/정렬/...)의 차이일 수도 있고요. 두 상황에서 동일한 모델과 매개변수를 사용했나요? 동일한 수의 모양 함수? ...).
이 답변이 그동안 도움이 되었으면 좋겠습니다.
Re: 기능적 데이터 탐색기 검증제가 설명한 대로 훈련과 모든 검증, 그리고 검증 로트 하나를 제외한 훈련을 할 때, FPC는 훈련 로트에 대해 동일하지만 검증 로트에 대해 다릅니다. 아래 스크린샷을 참조하세요. 두 인스턴스 모두에 모든 훈련 행이 포함되었고, 제 검증 열은 훈련에 대해 0, 검증 로트에 대해 1을 포함하는 숫자 열입니다. X, 입력은 시간이고, 각 로트에 대해 제가 데이터를 가지고 있는 시간은 다르지만 모두 동일한 범위에 있습니다.
Re: 기능적 데이터 탐색기 검증죄송하지만, 귀하에게 도움이 되고 상황을 디버깅할 수 있는 충분한 정보가 없습니다.
문제는 알겠지만 이는 예상된 동작이 아니며, 검증 행의 수에 따라 차이가 있어서는 안 됩니다.
익명화된 데이터 세트를 제공하거나 JMP 표준 데이터 세트에서 문제를 재현해 주실 수 있나요?
제 생각에는 어딘가에 데이터 유출이나 모델링 차이가 있을 수 있을 것 같아요.
Re: 기능적 데이터 탐색기 검증안녕하세요 @여기4도 ,
저는 @빅터_G 가 어떻게 이런 일이 일어나는지 알아내려면 일부 데이터나 재생산된 데이터 세트를 확인해야 한다는 데 동의합니다. FPC 값은 검증 크기에 관계없이 일관되게 생성되어야 합니다. FPC 점수에 어떻게 접근하시나요? 함수 요약을 저장하고 계신가요?
또한 지원@jmp.com 으로 연락하여 지원 사례를 설정하여 이 문제를 살펴보는 것이 좋습니다.
감사해요,
벤
