J'ai lu à plusieurs endroits que R Squared n'est pas une mesure idéale lorsqu'un modèle est adapté avec LASSO. Cependant, je ne sais pas exactement pourquoi .
De plus, pourriez-vous recommander la meilleure alternative?
J'ai lu à plusieurs endroits que R Squared n'est pas une mesure idéale lorsqu'un modèle est adapté avec LASSO. Cependant, je ne sais pas exactement pourquoi .
De plus, pourriez-vous recommander la meilleure alternative?
Le but de l'utilisation de LASSO est d'obtenir une représentation clairsemée (d'une quantité prédite) dans le sens de ne pas avoir beaucoup de covariables. La comparaison des modèles avec tend à favoriser les modèles avec beaucoup de covariables: en fait, l'ajout de covariables sans rapport avec le résultat ne diminuera jamais et l'augmentera presque toujours au moins un peu. Le modèle LASSO identifiera le modèle avec la probabilité logarithmique pénalisée optimale (une log-vraisemblance non pénalisée est monotone liée au ). Les statistiques de validation qui sont plus largement utilisées pour comparer les modèles LASSO à d'autres types de modèles sont, par exemple, le BIC ou validation croisée .