データを、モデル構築に使用するセット（トレーニング）と、モデルの予測性能を評価するセット（検証）に分割するために使用します。複数のモデルが適合する場合、多くの場合、検証データで最もパフォーマンスが良かったモデルが選択されます。場合によっては、選択したモデルの予測性能を新しいデータで評価するために、3つ目のセット（テスト）が使用されます。テストセットはモデル構築や選択プロセスで使用されないため、これはモデルの将来の性能を評価するより正確な手段であると考えられています。検証列の使用は、データに過剰適合する傾向があるモデルを構築する場合に特に便利です。JMPの一部のモデリング プラットフォームでは、モデルを適合する際に検証部分を指定するオプションが用意されているため、検証列を作成する必要はありません。
JMP Proで検証列（学習、検証、テスト）を作成する
- 開いている JMP データ テーブルから、 [分析] > [予測モデリング] > [検証列の作成]を選択します。
- 層別、グループ化、カットポイントの各列を使用して、パーティションをカスタマイズできます。単純な検証列が必要な場合は、 「OK」をクリックしてください。
- 表示されるウィンドウで、データをトレーニングセット、検証セット、テストセットに割り当てる値（カウント数または割合）を入力します。必要に応じて、同じランダム割り当てを再現するために、ランダムシードを選択します。 「OK」をクリックします。新しい列が作成され、指定した割合（またはカウント数）に0、1、2の値が設定されます。
• 観測値（トレーニングセット）の3,576（60％）がモデルの構築（トレーニング）に使用されます。
• 観測値の1,758（30％）（検証セット）は、最適なモデルを検証および選択するために使用されます。
• 観測値の 596 (10%) (テスト セット) は、選択したモデルのパフォーマンスを新しいデータでテストするために使用されます。
JMPで検証列を作成する
- 開いている JMP データ テーブルで、 [列]メニューから[新しい列]を選択します。
- In the resulting 新しいコラム window, change the 列名 to 検証.
- 「データの初期化」の横にある矢印をクリックし、 「ランダム」を選択します。
- ランダムインジケータを選択し、希望する割合を入力します。ここでは、0（学習）を50%、1（検証）を30%、2（テスト）を20%としました。
- 0、1、2 ではなく、Train、Validate、Test のラベルを表示するには、列を右クリックし、 [列のプロパティ] > [値のラベル]を選択します。値と必要なラベルを入力し、[一度に 1 つの値を追加]をクリックします。
- 「適用」をクリックすると、データテーブルに新しい列が表示されます（列が期待どおりに作成されることを確認するため）。次に、 「」をクリックして列を作成します。
詳細については、 JMP ヘルプの「予測モデルと特殊モデル > 検証列の作成」を参照してください。
