検証法

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予測モデルおよび発展的なモデル • ニューラルネットワーク • 「ニューラル」プラットフォームの起動 • 検証法

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ニューラルネットワークは、とても柔軟なモデルであり、オーバーフィット（過学習）しやすい傾向があります。オーバーフィットすると、推定に用いたデータでの予測は精確でも、将来のデータに対する予測精度は悪くなります。「ニューラル」プラットフォームでは、オーバーフィットを防ぐために次のような処理が行われます。

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モデルのパラメータにペナルティ（罰則）を課す

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独立したデータセットを使ってモデルの予測能力を評価する

検証（validation）とは、データの一部をモデルパラメータの推定に使用し、残りのデータでモデルの予測能力を評価する方法を指します。

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モデルパラメータの推定に使うデータを、学習セットといいます。

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ペナルティの最適値を探したり、モデルの予測能力を評価したりするのに用いるデータを、検証セットといいます。

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予測能力の最終評価に使うデータを、テストセットといいます。検証列を指定した場合のみ、テストセットを使用できます。

学習セット・検証セット・テストセットは、分析対象のデータを分割することにより作成します。以下のいずれかの方法を選択してデータセットを分割できます。

除外行の保留

行の属性によって、データを分割します。除外されていない行を学習セット、除外されている行を検証セットとして用います。

行の属性と行の除外の詳細については、『JMPの使用法』の「データの入力と編集」章を参照してください。

データを無作為に学習セットと検証セットに分割します。データのうち、検証セットとして使用する部分の割合（保留する割合）を指定することができます。

データをK個に分割します。順番に、(K-1)個分のデータにモデルがあてはめられ、残っているデータでモデルが検証されます。全部でK個のモデルがあてはめられます。検証に用いた統計量が最良のものが、最終的なモデルとして選ばれます。

この方法は、少ないデータを効果的に利用するので、小規模なデータセットに適しています。

検証列の値に基づいて、データを分割します。検証列の指定は「ニューラル」起動ウィンドウで行います。「ニューラル」起動ウィンドウを参照してください。

列の値によって、分割方法および検証方法が決まります。

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検証列に一意な値が3つある場合は

最小の値が学習セットを示します。

中間の値が検証セットを示します。

最大の値がテストセットを示します。

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検証列に一意な値が2つある場合は、データが学習セットと検証セットに分かれます。

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検証列に一意な値が4つ以上ある場合は、K分割検証法が行われます。