レベル：中級ロバート・アンダーソン、JMPシニア統計コンサルタント、SAS
最適なモデルを正しく特定し、どの要素が本当に重要かを判断することは、常に極めて重要な作業ですが、決して容易ではありません。ホールドバック検証は、過学習を抑制し、モデルに不適切な用語が含まれないようにするためによく使用されます。しかし、特に小規模なデータセットを扱う場合、これは万能な方法ではありません。得られるモデルは、トレーニング行と検証行の割り当て方法に大きく左右されます。単一の検証列だけでは、「最適」なモデルを特定することはできません。しかし、複数の異なる検証列を使用することで、より明確な全体像が見えてきます。本プレゼンテーションでは、JMP Proのシミュレーション機能といくつかのシミュレーションデータセットを使用して、複数の検証列を用いたモデルの再適合によって、最も頻繁に発生し、最も可能性の高いモデルを特定できることを示します。また、このアプローチは、わずか30行のデータセットでも有効であることを示します。
