「検証列の作成」プラットフォームの例

「検証列の作成」プラットフォームによって、層化無作為抽出に基づいて検証列を作成します。層化することにより、層別変数の各水準において学習セットと検証セットがバランスよく分布するようにします。

1. ［ヘルプ］>［サンプルデータフォルダ］を選択し、「Lipid Data.jmp」を開きます。

2. ［分析］>［一変量の分布］を選択します。

3. 「性別」を選択し、［Y, 列］をクリックします。

4. ［OK］をクリックします。

図12.1 「Lipid Data.jmp」での「性別」の分布 

Figure 12.1は、データ内の「性別」の分布を示しています。被験者の男性と女性の割合は同じではありません。この例では、男性と女性の各グループにおいて検証セットと学習セットが同じ割合になるように分割するとします。

5. ［分析］>［予測モデル］>［検証列の作成］を選択します。

6. 「性別」を選択し、［層別の列］をクリックします。

7. ［OK］をクリックします。

「検証列の作成」レポートが開き、選択した検証手法の説明が表示されます。ここには、割合や列の種類を変更するオプションや、シード値を設定するオプションもあります。

8. （オプション）レポートの「オプション」セクションにある「乱数シード値」フィールドに「1234」と入力します。

9. ［実行］をクリックします。

データテーブルに「検証」列が追加されます。モザイク図を作成すると、検証セットと学習セットの分布を確認できます。

10. ［分析］>［二変量の関係］を選択します。

11. 「検証」を［Y, 目的変数］に、「性別」を［X, 説明変数］に割り当てます。

12. ［OK］をクリックします。

図12.2 検証セットと学習セットにおける性別の分布 

Figure 12.2は、検証セットと学習セットにおける「性別」の分布を示しています。男性と女性それぞれにおいて、約75%が学習セットに、残りの約25%が検証セットに含まれていることがわかります。