cancel
Showing results for 
Show  only  | Search instead for 
Did you mean: 
  • New to JMP? Join us Sept. 23-24 for the Early User Edition of Discovery Summit, tailor-made for new users. Register now for free!
  • Use World Cup data to build models, explore spatial relationships, and create informative visualizations in JMP. Register. July 17, 2 pm US Eastern Time.
  • Your voice matters! Tell us how you prefer to receive JMP updates, so we can tailor our communication to your needs. Take short survey.

JMP Knowledge Base

Choose Language Hide Translation Bar
パーティション(ディシジョンツリー)でオーバーフィティングを避けるために、ツリーの分割をいつ停止するかをどのように決定すればよいですか?

JMPでは、停止ルールを用いることはできません。
現在プラットフォームは単純な対話式になっています。ただし、(分岐の停止を)手助けできるいくつかの別の方法があります。

 

パーティションのノードで分岐に対するp値を利用する

JMP 5.1以降で、パーティションのノードでの分岐に対するp値が導入されました。
[有意度を最大化]を選択すると、候補のレポートに対数価値(LogWorth)という名前の新しい列が追加されます。
※ JMP 9以上では分岐はすべてこの方法で行われます。

 

この方法の詳細は、 ホワイトペーパーと関連書籍の抜粋:Monte Carlo Calibration of Distributions of Partition Statistics に記載されています。

 

K分割交差検証を使用する

K分割交差検証を用います。
この方法は、ランダムに全ての(除外されていない)行をk個のグループに割り当て、交差検証統計量を計算します。

 

取り出されたサンプルを用いる

取り出されたサンプル(Hold out samples)を用います。
学習/検証テストのアプローチは、Bishop (1995, p. 372)によって説明されています。学習のデータセットは、ツリーを作るために用いられます。

 

このツリーのパフォーマンスは、(学習用データセットとは)独立な検証用のデータセットを用いて誤差を測定し、誤差が最小となるツリーが選択されます。このツリーはテストセットと呼ばれる第3の独立なデータセットのパフォーマンスを測定することによって確かめられます。

C. M. Bishop. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press, 1995.

 

補足 1
上記の「取り出されたサンプルを用いる」をJMPで直接できる分析メニューはありません。
この操作を行うには、データテーブルで除外する行を選択し、[行]→[除外する/除外しない]をクリックしてそれらの行を除外します。 除外する行を選択するには、通常、[行]→[行の選択]→[無作為に選択]を使います。 この方法では、無作為に選択する行のパーセントや個数を指定できます ※1
※1:JMP 15からは行を除外した場合でも検証データとして扱われなくなったため、この方法は使用できません。



補足 2
[k分割交差検証]オプション  ※2 を使用する、または起動ウィンドウで検証データの割合を指定したときに、パーティションのレポート画面に[実行]ボタンが追加されます。
[実行]ボタンを押すと、交差検証のR2乗または除外した行に対するR2乗が改善されなくなるまで分岐を自動的に行います。
※2:このオプションはJMPの環境設定から指定することが可能です。

 

stat2098_01.jpg

FAQ # 2098



 

 

Details

Recommended Articles