J'apprends actuellement moi-même comment faire la classification, et plus précisément, j'examine trois méthodes: les machines à vecteurs de support, les réseaux de neurones et la régression logistique. Ce que j'essaie de comprendre, c'est pourquoi la régression logistique fonctionnerait mieux que...
Je fais référence à la question et à ses réponses: comment comparer la capacité prédictive (probabilité) des modèles développés à partir de la régression logistique? par @Clark Chong et réponses / commentaires par @Frank Harrell. et à la question Degrés de liberté de dans le test de...
J'ai développé un modèle de régression logistique basé sur des données rétrospectives d'une base de données nationale sur les traumatismes des traumatismes crâniens au Royaume-Uni. Le résultat clé est la mortalité à 30 jours (dénommée mesure de «survie»). D'autres mesures avec des preuves publiées...
Dans la littérature, les deux termes sont souvent utilisés comme synonymes ou entrelacés. J'essaie maintenant de trouver une distinction claire entre les deux termes. De mon point de vue, une hypothèse est généralement exprimée via un modèle. Donc, même si nous testons une hypothèse nulle ou...
J'ai un ensemble de données contenant 365 observations de trois variables à savoir pm, tempet rain. Maintenant, je veux vérifier le comportement de la pmréponse aux changements dans les deux autres variables. Mes variables sont: pm10 = Réponse (dépendante) temp = prédicteur (indépendant) rain =...
J'apprends la sélection des fonctionnalités. Je vois pourquoi ce serait important et utile pour la construction de modèles. Mais concentrons-nous sur les tâches d'apprentissage supervisé (classification). Pourquoi la sélection des fonctionnalités est-elle importante pour les tâches de...
J'essaie de lancer un modèle pour estimer dans quelle mesure les maladies catastrophiques telles que la tuberculose, le sida, etc. affectent les dépenses d'hospitalisation. J'ai "par coût d'hospitalisation" comme variable dépendante et divers marqueurs individuels comme variables indépendantes, qui...
J'espère que la question générale suivante aura un sens. Veuillez garder à l'esprit qu'aux fins de cette question particulière, je ne suis pas intéressé par les raisons théoriques (domaine) d'introduire la non-linéarité. Par conséquent, je formulerai la question complète comme suit: Qu'est-ce qu'un...
J'espère sincèrement avoir formulé cette question de manière à ce qu'elle puisse être résolue définitivement - sinon, faites-le moi savoir et je vais réessayer! Je devrais également, je suppose, noter que j'utiliserai R pour ces analyses. J'ai plusieurs mesures plant performance (Ys)dont je...
Dans ma classe d'apprentissage automatique, nous avons appris comment la régression LASSO est très efficace pour effectuer la sélection de fonctionnalités, car elle utilise la régularisation .l1l1l_1 Ma question: les gens utilisent-ils normalement le modèle LASSO uniquement pour faire la sélection...
J'ai utilisé la régression logistique. J'ai six fonctionnalités, je veux connaître les fonctionnalités importantes de ce classificateur qui influencent le résultat plus que d'autres fonctionnalités. J'ai utilisé Information Gain mais il semble que cela ne dépende pas du classificateur utilisé....
Je dois créer des graphiques (similaires aux courbes de croissance) pour les enfants de 5 à 15 ans (seulement 5,6,7, etc.; il n'y a pas de valeurs fractionnaires comme 2,6 ans) pour une variable de santé qui est non négative, continue et la plage de 50 à 150 (avec seulement quelques valeurs en...
Voici un nomogramme créé à partir de l'ensemble de données mtcars avec le package rms pour la formule: mpg ~ wt + am + qsec Le modèle lui-même semble bon avec R2 de 0,85 et P <0,00001 > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood...
Quand la transformation du poids de la preuve (WOE) des variables catégorielles est-elle utile? L'exemple peut être vu dans la transformation WOE (Donc, pour une réponse , & un prédicteur catégorique avec catégories, & succès sur essais dans la ème catégorie de ce prédicteur, le WOE pour la...
J'ai une question méthodologique et, par conséquent, aucun échantillon de jeu de données n'est joint. Je prévois de faire une régression de Cox ajustée au score de propension qui vise à examiner si un certain médicament réduira le risque de résultat. L'étude est observationnelle, comprenant 10 000...
J'ai obtenu d'autres publications que l'on ne peut pas attribuer `` importance '' ou `` signification '' aux variables prédictives qui entrent dans un modèle de lasso parce que le calcul des valeurs p ou des écarts-types de ces variables est toujours un travail en cours. Sous ce raisonnement,...
J'ai un ensemble de données d'environ 5000 fonctionnalités. Pour ces données, j'ai d'abord utilisé le test du chi carré pour la sélection des fonctionnalités; après cela, j'ai obtenu environ 1500 variables qui ont montré une relation de signification avec la variable de réponse. Maintenant, je dois...
Quelqu'un a-t-il de l'expérience avec les approches de sélection du nombre de composants principaux clairsemés à inclure dans un modèle de
Question : J'ai adapté un modèle probabiliste (réseau bayésien) pour modéliser une variable de résultat binaire. Je voudrais créer un tracé d'étalonnage haute résolution (par exemple spline) corrigé pour le sur-ajustement avec bootstrapping. Existe-t-il une procédure standard pour calculer une...
J'ai donc lu quelques livres (ou des parties d'entre eux) sur la modélisation (F. Harrell's "Regression Modeling Strategies" entre autres), car ma situation actuelle est que je dois faire un modèle logistique basé sur des données de réponse binaires. J'ai à la fois des données continues,...