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为使用 TreeNet® 分类 的 拟合模型 和 发现关键预测变量 指定验证方法

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预测分析模块 > TreeNet® 分类 > 发现关键预测变量 > 验证

注意

此命令适用于 预测分析模块。单击此处了解更多关于如何激活模块的信息。

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

完成以下步骤，使用 K 折叠交叉验证方法来验证检验样本。当行数小于等于 2000 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。对于 拟合模型，大多数情况下，默认值 5 效果良好。对于 发现关键预测变量，默认值 3 使计算速度相对较快。在任一情况下，更大的折叠数增加了选择更可靠的预测模型的机会，尤其是对于行数较少的数据集，但可能显著增加计算时间。
    • 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

完成以下步骤，指定一部分数据用于训练和检验。当行数大于 2000 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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