JMP 19を使用した動画は2026年4月に投稿されました。
モデル検証とは、予測モデルが新しいデータにも適用可能かどうかを判断する方法であり、意思決定を支援するためにモデルを使用する際には非常に重要です。過学習を避けるために、モデリングを行う前にデータを複数のセットに分割することができます。元のデータの一部はパラメータの推定に使用され、残りのデータはパラメータの調整または評価に使用されます。
JMP Proは、一部のモデルに検証機能を組み込んでおり、他のモデルでは対話的にデータパーティションを作成できる機能を提供しています。
以下の方法をご覧ください：
- モデルの検証の価値と重要性を理解しましょう。
- ランダム、時間ベース、またはバランスのとれた検証データセットを選択してください。
- 4つのモデル群それぞれについて、構築を開始する方法を見つけてください。
- テストセット、トレーニングセット、検証セットの仕組みを理解する。
- JMP Proのさまざまなモデリング手法を使用してください。
- スクリーンモデル。
- モデルを展開し、そこから得られた知見を実践に移す。
このウェビナーでは、検証手法、決定木、モデルスコアリング、モデル選択について解説します。
予測モデリングの鍵は、検証列を使用することです。
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