公開日: 09/19/2023

ここに画像を表示検証列の役割

データを分割するのに、検証列の役割を使用する方法があります。検証列の役割が指定されると、その列の値を使ってデータを複数に分割します。この列は、起動ウィンドウにある[検証]の役割を使って割り当てられます。検証列の作成の詳細については、検証列の作成を参照してください。

検証列の役割を使用できるのはJMP Proだけです。JMPの場合は、除外行による保留法を参照してください。

注意: 検証列の使い方はプラットフォームによって異なります。プラットフォームが異なれば、使用される検証列の水準数も異なります。Table A.1のメモを参照してください。

表A.1 プラットフォーム別の検証列

プラットフォーム

学習・評価

学習・調整

学習・調整・評価

メモ

モデルのあてはめ

最小2乗法による
あてはめ

×

×

4水準以上ある場合、検証列は無視される。

ステップワイズ回帰

×

4水準以上ある場合は、K分割交差検証法が使用される。

ロジスティック回帰

×

×

4水準以上ある場合、検証列は無視される。

一般化回帰

×

4水準以上ある場合は、K分割交差検証法が使用される。

PLS回帰

×

4水準以上ある場合は、K分割交差検証法が使用される。

予測モデル

ニューラル

×

4水準以上ある場合は、K分割交差検証法が使用される。

パーティション

×

4水準以上ある場合は、小さいほうから3水準だけが使用される。

ブートストラップ森

×

4水準以上ある場合は、小さいほうから3水準だけが使用される。

ブースティング
ツリー

×

4水準以上ある場合は、小さいほうから3水準だけが使用される。

K近傍法

×

4水準以上ある場合は、小さいほうから3水準だけが使用される。

単純Bayes

×

4水準以上ある場合は、小さいほうから3水準だけが使用される。

サポートベクトル
マシン

4水準以上ある場合は、K分割交差検証法が使用される。

発展的なモデル

関数データ
エクスプローラ

×

×

「クラスター抽出」された検証列を用意する必要あり。

3水準以上の場合は、最小値が学習セットに、その他のすべての値が検証セットに割り当てられる。

多変量のモデル

判別分析

4水準以上ある場合は、小さいほうから3水準だけが使用される。

PLS回帰

×

4水準以上ある場合は、K分割交差検証法が使用される。

アップリフト

×

4水準以上ある場合は、小さいほうから3水準だけが使用される。

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).