로지스틱 회귀 모형의 검증

검증은 데이터 집합의 일부를 사용하여 모형 모수를 추정하고 다른 부분을 사용하여 모형의 예측 능력을 평가하는 프로세스입니다.

• 훈련 데이터 집합은 모형 모수를 추정하는 데 사용됩니다.

• 검증 데이터 집합은 모형 적합에서 모형의 예측 능력을 평가하거나 검증하는 데 사용됩니다.

• 테스트 데이터 집합은 모형의 예측 능력에 대한 독립된 최종 평가입니다. 테스트 데이터 집합은 검증 열을 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

훈련, 검증 및 테스트 데이터 집합은 원래 데이터의 부분집합으로 생성됩니다. 이는 모형 적합 시작 창에서 검증 열을 사용하여 수행됩니다.

검증 열의 값은 데이터가 분할되는 방법과 검증에 사용되는 방법을 결정합니다.

• 열에 두 개의 구분되는 값이 있으면 훈련 및 검증 데이터 집합이 생성됩니다.

• 열에 세 개의 구분되는 값이 있으면 훈련, 검증 및 테스트 데이터 집합이 생성됩니다.

• 열에 네 개 이상의 구분되는 값이 있거나 값이 하나뿐이면 검증이 수행되지 않습니다.

검증 열을 사용하면 "적합 상세 정보" 보고서에 훈련, 검증 및 테스트 데이터 집합에 대한 모형 적합 통계량이 제공됩니다. 또한 각 훈련, 검증 및 테스트 데이터 집합에 대해 별도의 ROC 곡선, 향상도 곡선 및 혼동 행렬이 있습니다.

JMP 모델링 플랫폼에서 검증 열이 사용되는 방법에 대한 자세한 내용은 예측 및 전문 모델링의 JMP 모델링의 검증에서 확인하십시오.

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