Statistiche e Big Data importance

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Misure di importanza variabile nelle foreste casuali

Ho giocato con foreste casuali per la regressione e ho difficoltà a capire esattamente cosa significano le due misure di importanza e come dovrebbero essere interpretate. La importance()funzione fornisce due valori per ogni variabile: %IncMSEe IncNodePurity. Esistono interpretazioni semplici per questi 2 valori? In IncNodePurityparticolare, questo è semplicemente l'importo che …

40 r machine-learning random-forest importance

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A cosa servono le classifiche di importanza variabile?

Sono diventato in qualche modo un nichilista quando si tratta di classifiche di importanza variabile (nel contesto di modelli multivariati di ogni tipo). Spesso nel corso del mio lavoro, mi viene chiesto di aiutare un altro team a produrre una classifica di importanza variabile, o produrre una classifica di importanza …

25 multiple-regression multivariate-analysis importance

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Numero massimo di variabili indipendenti che possono essere immesse in un'equazione di regressione multipla

Qual è il limite al numero di variabili indipendenti che si possono inserire in un'equazione di regressione multipla? Ho 10 predittori che vorrei esaminare in termini di contributo relativo alla variabile di risultato. Dovrei usare una correzione bonferroni per adattarmi a più analisi?

19 regression predictor importance bonferroni

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Stima delle funzionalità più importanti in una partizione di cluster k-mean

Esiste un modo per determinare quali caratteristiche / variabili del set di dati sono le più importanti / dominanti all'interno di una soluzione cluster k-mean?

19 machine-learning clustering k-means importance

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Importanza variabile da GLMNET

Sto cercando di utilizzare il lazo come metodo per selezionare le caratteristiche e adattare un modello predittivo con un obiettivo binario. Di seguito è riportato un codice con cui stavo giocando per provare il metodo con regressione logistica regolarizzata. La mia domanda è che ottengo un gruppo di variabili "significative" …

18 logistic importance glmnet

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Comprensione delle funzionalità più importanti per la regressione logistica

Ho creato un classificatore di regressione logistica che è molto preciso sui miei dati. Ora voglio capire meglio perché funziona così bene. In particolare, vorrei classificare quali caratteristiche stanno apportando il contributo maggiore (quali sono le funzioni più importanti) e, idealmente, quantificare quanto ciascuna funzionalità contribuisce alla precisione del modello …

17 machine-learning logistic feature-selection importance

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Importanza delle funzionalità con variabili fittizie

Sto cercando di capire come posso ottenere l'importanza di una variabile categoriale che è stata suddivisa in variabili fittizie. Sto usando scikit-learn che non gestisce le variabili categoriali per te come fanno R o h2o. Se suddivido una variabile categoriale in variabili fittizie, ottengo importazioni di funzionalità separate per classe …

17 categorical-data random-forest interpretation importance

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Come dividere l'R-quadrato tra le variabili predittive nella regressione multipla?

Ho appena letto un articolo in cui gli autori hanno effettuato una regressione multipla con due predittori. Il valore complessivo del r-quadrato era 0,65. Hanno fornito un tavolo che ha diviso il quadratino tra i due predittori. Il tavolo sembrava così: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, …

16 r multiple-regression r-squared importance variance-decomposition

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Paragonare l'importanza di diversi insiemi di predittori

Stavo consigliando uno studente di ricerca con un problema particolare ed ero desideroso di ottenere il contributo di altri su questo sito. Contesto: Il ricercatore aveva tre tipi di variabili predittive. Ogni tipo conteneva un numero diverso di variabili predittive. Ogni predittore era una variabile continua: Sociale: S1, S2, S3, …

13 regression predictor importance

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In Random Forest, perché un sottoinsieme casuale di funzionalità viene scelto a livello di nodo anziché a livello di albero?

La mia domanda: Perché la foresta casuale considera sottoinsiemi casuali di funzioni da suddividere a livello di nodo all'interno di ciascun albero anziché a livello di albero ? Sfondo: questa è una questione di storia. Tin Kam Ho pubblicato questo articolo sulla costruzione di "foreste" decision selezionando in modo casuale …

13 machine-learning feature-selection random-forest importance history

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Come quantificare l'importanza della variabile relativa nella regressione logistica in termini di p?

Supponiamo che venga utilizzato un modello di regressione logistica per prevedere se un acquirente online acquisterà un prodotto (risultato: acquisto), dopo aver fatto clic su una serie di annunci online (predittori: Ad1, Ad2 e Ad3). Il risultato è una variabile binaria: 1 (acquistata) o 0 (non purcahsed). I predittori sono …

11 logistic importance

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randomForest e bug di importanza variabile?

Non ottengo la differenza tra rfobject$importancee importance(rfobject)nella colonna MeanDecreaseAccuracy. Esempio: > data("iris") > fit <- randomForest(Species~., data=iris, importance=TRUE) > fit$importance setosa versicolor virginica MeanDecreaseAccuracy MeanDecreaseGini Sepal.Length 0.027078501 0.019418330 0.040497602 0.02898837 9.173648 Sepal.Width 0.008553449 0.001962036 0.006951771 0.00575489 2.472105 Petal.Length 0.313303381 0.291818815 0.280981959 0.29216790 41.284869 Petal.Width 0.349686983 0.318527008 0.270975757 0.31054451 46.323415 > …

10 r random-forest importance

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Importanza variabile casuale Valori negativi delle foreste

Mi chiedo se è una buona idea rimuovere quelle variabili con un valore di importanza variabile negativa ("% IncMSE") in un contesto di regressione. E se mi dà una previsione migliore? Cosa ne pensi?

10 machine-learning feature-selection random-forest importance

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Come confrontare gli eventi osservati con quelli previsti?

Supponiamo di avere un campione di frequenze di 4 possibili eventi: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e ho le probabilità attese dei miei eventi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la somma delle frequenze osservate dei …

9 r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom

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