A importância de uma variável independente ou preditor para explicar ou prever o resultado de interesse.
Venho brincando com florestas aleatórias para regressão e estou tendo dificuldade em descobrir exatamente o que as duas medidas de importância significam e como elas devem ser interpretadas. A importance()função fornece dois valores para cada variável: %IncMSEe IncNodePurity. Existem...
Eu me tornei um niilista quando se trata de classificações de importância variável (no contexto de modelos multivariados de todos os tipos). Frequentemente, no decorrer do meu trabalho, me pedem para ajudar outra equipe a produzir uma classificação de importância variável ou produzir uma...
Qual é o limite para o número de variáveis independentes que podemos inserir em uma equação de regressão múltipla? Eu tenho 10 preditores que gostaria de examinar em termos de sua contribuição relativa à variável resultado. Devo usar uma correção bonferroni para ajustar para várias...
Existe uma maneira de determinar quais recursos / variáveis do conjunto de dados são os mais importantes / dominantes em uma solução de cluster
Eu estou olhando para usar o laço como um método para selecionar recursos e ajustar um modelo preditivo com um alvo binário. Abaixo está um código com o qual eu estava jogando para testar o método com regressão logística regularizada. Minha pergunta é: recebo um grupo de variáveis...
Eu construí um classificador de regressão logística que é muito preciso nos meus dados. Agora eu quero entender melhor por que está funcionando tão bem. Especificamente, eu gostaria de classificar quais recursos estão dando a maior contribuição (quais recursos são mais importantes) e, idealmente,...
Estou tentando entender como posso obter a importância do recurso de uma variável categórica que foi dividida em variáveis dummy. Estou usando o scikit-learn, que não lida com variáveis categóricas para você, como R ou H2O. Se eu dividir uma variável categórica em variáveis dummy, obtenho...
Acabei de ler um artigo em que os autores realizaram uma regressão múltipla com dois preditores. O valor geral ao quadrado de r foi 0,65. Eles forneceram uma tabela que dividiu o quadrado do r entre os dois preditores. A tabela ficou assim: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, 9...
Eu estava aconselhando um estudante de pesquisa com um problema específico e estava ansioso para receber a opinião de outras pessoas neste site. Contexto: O pesquisador possuía três tipos de variáveis preditoras. Cada tipo continha um número diferente de variáveis preditoras. Cada preditor...
Minha pergunta: Por que a floresta aleatória considera subconjuntos aleatórios de recursos para dividir no nível do nó em cada árvore, e não no nível da árvore ? Antecedentes: isso é uma questão de história. Tin Kam Ho publicado este papel na construção de "florestas de decisão", selecionando...
Suponha que um modelo de regressão logística seja usado para prever se um comprador online comprará um produto (resultado: compra), depois que ele clicar em um conjunto de anúncios online (preditores: Ad1, Ad2 e Ad3). O resultado é uma variável binária: 1 (comprada) ou 0 (não comprada). Os...
Não obtenho a diferença entre the rfobject$importancee importance(rfobject)na coluna MeanDecreaseAccuracy. Exemplo: > data("iris") > fit <- randomForest(Species~., data=iris, importance=TRUE) > fit$importance setosa versicolor virginica MeanDecreaseAccuracy
Estou me perguntando se é uma boa idéia remover essas variáveis com um valor de importância variável negativo ("% IncMSE") em um contexto de regressão. E se me der uma previsão melhor? O que você
Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências observadas dos meus quatro eventos (18), posso calcular as...
Eu tenho um modelo de regressão linear simples. O que eu quero calcular é quão "importante" cada uma das minhas variáveis de entrada é, ou seja, fazer uma declaração algo como isto: "60% do poder preditivo neste modelo vem da variável var1, onde var2 e var3 têm 30% e 10%" respectivamente " O...