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指定CART® 回归的验证方法

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选择用于检验模型的验证方法。通常，对于较小的样本，K 折叠交叉验证方法比较合适。对于较大的样本，可以选择使用一部分案例来进行训练和检验。

关于本主题

K 折叠交叉验证

如果要使用 K 折叠交叉验证方法来验证检验样本，请完成以下步骤。当行数小于等于 5000 时，K 折叠交叉验证方法为默认方法。

  1. 从下拉列表中，选择 K 折叠交叉验证。
  2. 选择下列项之一，指定是随机分配折叠还是使用 ID 列来分配：
    • 随机分配每个折叠的行：选择此选项可以让 Minitab 随机选择每个折叠的行。您可以指定折叠数。大多数情况下，默认值 10 效果良好。使用的 K 值越小，偏倚越大；而使用的 K 值越大，变异性越大。也可以为随机数生成元设置基数。
    • 按 ID 列分配每个折叠的行：选择此选项可选择要包含在每个折叠中的行。在 ID 列中，输入包含每个折叠行的列。
  3. （可选）选中存储 K 折叠交叉验证的 ID 列以保存 ID 列。

使用测试集验证

如果要指定一部分数据来进行训练和检验，请完成以下步骤。当行数大于 5000 时，“检验集”验证方法为默认方法。在许多情况下，将使用 70% 的数据进行训练，使用 30% 的数据进行检验。

  1. 从下拉列表中，选择使用测试集验证。
  2. 选择下列项之一，指定是随机选择一部分行还是使用 ID 列来选择。
    • 随机选择部分行作为测试集：选择此选项可以让 Minitab 随机选择一部分行进行检验。您可以指定比例。大多数情况下，默认值 0.3 效果良好。对于较大的数据集，您可能希望增加用于检验的数据比例。也可以为随机数生成元设置基数。
    • 按 ID 列定义训练/测试拆分：选择此选项可选择要包含在检验样本中的行。在 ID 列中，输入列以指示哪些行用于检验样本。ID 列必须仅包含 2 个值。在测试集水平中，选择用作检验样本的水平。
  3. （可选）选中存储训练/测试拆分的 ID 列以保存 ID 列。

无

如果选择无，则不会执行其他验证。
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