난이도: 중급로버트 앤더슨, JMP 수석 통계 컨설턴트, SAS
최적의 모델을 정확하게 식별하고 어떤 요소가 진정으로 중요한지 판단하는 것은 항상 매우 중요한 작업이지만 결코 쉽지 않습니다. 홀드백 검증은 과적합을 방지하고 모델에 중요하지 않은 항이 포함되는 것을 막기 위해 자주 사용됩니다. 그러나 특히 소규모 데이터 세트를 다룰 때는 완벽한 방법이 아닙니다. 얻어진 모델은 훈련 및 검증 행이 어떻게 할당되는지에 따라 달라지는 경우가 많습니다. 단일 검증 열만으로는 "최적의" 모델을 판단할 수 없습니다. 하지만 여러 검증 열을 사용하면 더 명확한 그림을 얻을 수 있습니다. 이 발표에서는 JMP Pro의 시뮬레이션 기능과 몇 가지 시뮬레이션 데이터 세트를 사용하여 여러 검증 열을 활용한 모델 재적합을 통해 가장 빈번하게 나타나고 가장 가능성이 높은 모델을 식별하는 방법을 보여줍니다. 또한 이 접근 방식이 30개 행 정도의 소규모 데이터 세트에서도 효과적임을 보여줄 것입니다.
