レベル：中級 Robert Anderson、SAS、JMPシニア統計コンサルタント
最善のモデルを正しく識別し、どの要因が本当に重要であるかを判断することは、常に極めて重要な作業ですが、決して簡単ではありません。ホールドバック検証は、過剰適合を抑制し、モデルに非正規語を含めないようにするためによく使用されます。ただし、特に小規模なデータセットを扱う場合は、これは絶対確実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がどのように割り当てられているかによって異なります。単一の検証列で「最善の」モデルを指すことはできません。しかし、さまざまな検証列を使用することによって、より明確な図が現れ始めます。このプレゼンテーションでは、JMP Proのシミュレート機能といくつかのシミュレートされたデータセットを使用して、複数の検証列を使用してモデルを修正することで最も頻繁に発生するモデルを特定できる方法を示します。また、このアプローチが30行程度の少ないデータセットでも機能することを示します。
