Statistiques et Big Data importance

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Mesures d'importance variable dans les forêts aléatoires

J'ai joué avec des forêts aléatoires pour la régression et j'ai du mal à comprendre exactement ce que signifient les deux mesures d'importance et comment elles doivent être interprétées. La importance()fonction donne deux valeurs pour chaque variable: %IncMSEet IncNodePurity. Existe-t-il des interprétations simples pour ces 2 valeurs? En IncNodePurityparticulier, s’agit-il …

40 r machine-learning random-forest importance

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À quoi servent les classements d'importance variable?

Je suis devenu un peu nihiliste en ce qui concerne les classements d' importance variable (dans le contexte de modèles multivariés de toutes sortes). Souvent, au cours de mon travail, on me demande soit d'aider une autre équipe à produire un classement d'importance variable, soit de produire un classement d'importance …

25 multiple-regression multivariate-analysis importance

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Nombre maximal de variables indépendantes pouvant être entrées dans une équation de régression multiple

Quelle est la limite du nombre de variables indépendantes que l'on peut entrer dans une équation de régression multiple? J'ai 10 prédicteurs que j'aimerais examiner en termes de leur contribution relative à la variable de résultat. Dois-je utiliser une correction bonferroni pour ajuster pour plusieurs analyses?

19 regression predictor importance bonferroni

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Estimation des fonctionnalités les plus importantes d'une partition de cluster k-means

Existe-t-il un moyen de déterminer quelles caractéristiques / variables de l'ensemble de données sont les plus importantes / dominantes dans une solution de cluster k-means?

19 machine-learning clustering k-means importance

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Importance variable de GLMNET

Je cherche à utiliser le lasso comme méthode pour sélectionner des entités et ajuster un modèle prédictif avec une cible binaire. Voici un code avec lequel je jouais pour essayer la méthode avec régression logistique régularisée. Ma question est de savoir si j'obtiens un groupe de variables "significatives", mais suis-je …

18 logistic importance glmnet

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Comprendre les caractéristiques les plus importantes pour la régression logistique

J'ai construit un classificateur de régression logistique qui est très précis sur mes données. Maintenant, je veux mieux comprendre pourquoi cela fonctionne si bien. Plus précisément, j'aimerais classer les fonctionnalités qui apportent la plus grande contribution (quelles fonctionnalités sont les plus importantes) et, idéalement, quantifier dans quelle mesure chaque fonctionnalité …

17 machine-learning logistic feature-selection importance

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Importance des fonctionnalités avec des variables muettes

J'essaie de comprendre comment je peux obtenir l'importance des fonctionnalités d'une variable catégorielle qui a été décomposée en variables fictives. J'utilise scikit-learn qui ne gère pas les variables catégorielles pour vous comme le font R ou H2O. Si je décompose une variable catégorielle en variables fictives, j'obtiens des importances de …

17 categorical-data random-forest interpretation importance

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Comment diviser le r au carré entre les variables prédictives en régression multiple?

Je viens de lire un article dans lequel les auteurs ont effectué une régression multiple avec deux prédicteurs. La valeur globale du r au carré était de 0,65. Ils ont fourni un tableau qui divise le r au carré entre les deux prédicteurs. Le tableau ressemblait à ceci: rsquared beta …

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

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Comparaison de l'importance de différents ensembles de prédicteurs

Je conseillais un étudiant-chercheur ayant un problème particulier et je souhaitais obtenir l'avis des autres sur ce site. Le contexte: Le chercheur avait trois types de variables prédictives. Chaque type contenait un nombre différent de variables prédictives. Chaque prédicteur était une variable continue: Social: S1, S2, S3, S4 (c.-à-d. Quatre …

13 regression predictor importance

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Dans Random Forest, pourquoi un sous-ensemble aléatoire d'entités est-il choisi au niveau du nœud plutôt qu'au niveau de l'arbre?

Ma question: Pourquoi la forêt aléatoire considère-t-elle des sous-ensembles aléatoires de fonctionnalités pour la division au niveau du nœud dans chaque arbre plutôt qu'au niveau de l'arbre ? Contexte: Il s'agit d'une question d'histoire. Tin Kam Ho a publié ce document sur la construction de « forêts de décision » …

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

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Comment quantifier l'importance relative des variables dans la régression logistique en termes de p?

Supposons qu'un modèle de régression logistique soit utilisé pour prédire si un acheteur en ligne achètera un produit (résultat: achat), après avoir cliqué sur un ensemble d'annonces en ligne (prédicteurs: Ad1, Ad2 et Ad3). Le résultat est une variable binaire: 1 (achetée) ou 0 (non purgée). Les prédicteurs sont également …

11 logistic importance

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randomForest et bug d'importance variable?

Je n'ai pas la différence entre le rfobject$importanceet importance(rfobject)dans la colonne MeanDecreaseAccuracy. Exemple: > data("iris") > fit <- randomForest(Species~., data=iris, importance=TRUE) > fit$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 …

10 r random-forest importance

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Valeur négative aléatoire variable Forêts

Je me demande si c'est une bonne idée de supprimer ces variables avec une valeur d'importance de variable négative ("% IncMSE") dans un contexte de régression. Et si cela me donne une meilleure prédiction? Qu'est-ce que tu penses?

10 machine-learning feature-selection random-forest importance

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Comment comparer les événements observés aux événements attendus?

Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences …

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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Pouvoir explicatif d'une variable

J'ai un modèle de régression linéaire simple. Ce que je veux calculer, c'est à quel point chacune de mes variables d'entrée est "importante", c'est-à-dire faire une déclaration quelque chose comme ceci: "60% de la puissance prédictive dans ce modèle provient de la variable var1, où var2 et var3 ont respectivement …

8 regression importance

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