SVM 모델에 대한 신뢰구간을 생성하는 방법이 있을까요?
안녕하세요 @CentroidError56
아직 답변을 받지 못하셨다니 죄송합니다. 관련 문헌을 검색해 본 결과, 원하시는 결과에 가장 근접한 방법은 부트스트랩 구간을 계산하는 것 같습니다 (SVM 자체에는 신뢰구간 기능이 없는 것 같습니다).
SVEM 일반화 회귀 분석처럼 구간을 계산하는 것을 상상해 볼 수 있는데, 그 과정은 다음과 같습니다.
- 자동 유효성 검사 테이블을 통해 부분 가중치 부트스트랩을 사용하여 새 테이블을 생성합니다.
- "Freq" 역할을 "Valid Weight"로, "Validation" 역할을 "Valid Set"으로 설정하여 SVM 분석을 실행하세요.
- 모델을 얻은 후에는 열 예측 수식을 저장합니다.
- 유효한 가중치 값의 순열을 생성하고(열 수식을 열고 수식 평가를 선택/해제하여 새로운 가중치를 생성하도록 수식을 다시 평가하도록 함), SVM 분석을 다시 실행합니다.
- 새로운 열 예측 공식을 저장하고 이 과정을 반복합니다(SVEM에서처럼 100~200회).
- 모든 열 예측 공식이 테이블에 저장되면, 이전 재표본 추출 공식들의 평균값을 나타내는 새 열과, 개별 재표본 추출 공식들의 표준편차를 계산하여 예측 응답값의 표준오차를 나타내는 새 열을 생성합니다.
- 그런 다음 프로파일러를 사용하여 새로 생성된 두 열(재샘플링 공식의 평균 및 표준 편차)을 활용하고, "중간 공식 확장"을 지정한 다음, JMP에서 StdError 열을 구간 생성에 사용할 수 있는지 묻는 메시지가 나타나면 확인을 클릭합니다.
짐작하시겠지만, 클릭만으로는 이 작업을 쉽게 수행할 수 있는 방법이 없습니다(반복 과정이 상당히 번거롭습니다). 따라서 스크립트를 사용하는 것을 권장합니다(하지만 저는 스크립트 작성자가 아닙니다). 예를 들어, 당뇨병 데이터셋에서 비용값 0.265, 감마값 0.09의 RBF SVM을 사용하여 4번만 반복하는 방식으로 테스트해 보았습니다(총 5번의 리샘플링 공식 사용, 첨부 파일 참조).
이 5개의 리샘플링 공식을 통해 평균 및 표준 오차 열이 생성되면, 이 두 열을 사용하여 프로파일러를 활용할 수 있습니다.
혹시 커뮤니티 회원이나 JMP 직원분들 중에서 이 JSL 스크립트를 설계하는 데 도움을 주실 수 있는 분이 계실까요?
그동안 JMP 위시리스트 에 간격 설정 필요 사항을 추가하실 수도 있습니다.
이 답변이 도움이 되길 바랍니다.
