Nivel: Intermedio
Robert Anderson, JMP Consultor Estadístico Senior, SAS
Identificar correctamente el mejor modelo posible y determinar qué factores son realmente importantes son siempre tareas de vital importancia, pero nunca fáciles. La validación de retención se utiliza a menudo para eliminar el sobreajuste y evitar la inclusión de términos no originales en un modelo. Sin embargo, no es un método infalible, especialmente cuando se trabaja con conjuntos de datos pequeños. El modelo que obtiene a menudo depende de cómo se asignan las filas de capacitación y validación. No se puede confiar en que una sola columna de validación apunte al "mejor" modelo. Sin embargo, al utilizar muchas columnas de validación diferentes, comienza a emerger una imagen más clara. Al usar la función Simular en JMP Pro y algunos conjuntos de datos simulados, esta presentación demostrará cómo el reajuste de modelos mediante múltiples columnas de validación permite identificar el modelo más frecuente y más probable. También demostrará que este enfoque funciona incluso para conjuntos de datos con tan solo 30 filas.
