Questions marquées «model-selection»

La sélection des modèles est un problème pour juger quel modèle d'un ensemble donne les meilleurs résultats. Les méthodes populaires incluentR2, Critères AIC et BIC, ensembles de tests et validation croisée. Dans une certaine mesure, la sélection des fonctionnalités est un sous-problème de la sélection des modèles.

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Comment dois-je gérer les variables catégorielles à plusieurs niveaux lors de l'élimination en amont?
Je fais un modèle d'élimination rétrograde simple basé sur AIC où certaines variables sont des variables catégorielles à plusieurs niveaux. Ces variables sont modélisées comme un ensemble de variables fictives. Lors d'une élimination en amont, dois-je supprimer tous les niveaux d'une variable ensemble? Ou dois-je traiter chaque variable fictive séparément? …
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Sélection du modèle bayésien dans PyMC3
J'utilise PyMC3 pour exécuter des modèles bayésiens sur mes données. Je suis nouveau dans la modélisation bayésienne mais selon certains articles de blogs , Wikipedia et QA de ce site, il semble que ce soit une approche valable pour utiliser le facteur Bayes et le critère BIC pour pouvoir choisir …
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Comment sélectionner le meilleur ajustement sans données sur-ajustées? Modélisation d'une distribution bimodale avec N fonctions normales, etc.
J'ai une distribution de valeurs évidemment bimodale, que je cherche à adapter. Les données peuvent être adaptées à 2 fonctions normales (bimodales) ou à 3 fonctions normales. De plus, il existe une raison physique plausible pour ajuster les données avec 3. Plus il y a de paramètres introduits, plus l'ajustement …
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Que faire des variables colinéaires
Avertissement: Ceci est pour un projet de devoirs. J'essaie de trouver le meilleur modèle pour les prix des diamants, en fonction de plusieurs variables et je semble avoir un assez bon modèle jusqu'à présent. Cependant, j'ai rencontré deux variables qui sont évidemment colinéaires: >with(diamonds, cor(data.frame(Table, Depth, Carat.Weight))) Table Depth Carat.Weight …
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Sélection du modèle ABC
Il a été démontré que le choix du modèle ABC utilisant des facteurs de Bayes n'est pas recommandé en raison de la présence d'une erreur provenant de l'utilisation de statistiques sommaires. La conclusion de cet article repose sur l'étude du comportement d'une méthode populaire d'approximation du facteur Bayes (algorithme 2). …
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Supériorité de LASSO sur la sélection vers l'avant / l'élimination vers l'arrière en termes d'erreur de prédiction de validation croisée du modèle
J'ai obtenu trois modèles réduits à partir d'un modèle complet original en utilisant sélection avant élimination en arrière Technique de pénalisation L1 (LASSO) Pour les modèles obtenus en utilisant la sélection vers l'avant / l'élimination vers l'arrière, j'ai obtenu l'estimation de validation croisée de l'erreur de prédiction en utilisant le …
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Quelle est la différence fondamentale entre ces deux modèles de régression?
Supposons que j'ai une réponse bivariée avec une corrélation significative. J'essaie de comparer les deux façons de modéliser ces résultats. Une façon consiste à modéliser la différence entre les deux résultats: Une autre façon consiste à les utiliser ou à les modéliser: (yi2−yi1=β0+X′β)(yi2−yi1=β0+X′β)(y_{i2}-y_{i1}=\beta_0+X'\beta)glsgee(yij=β0+time+X′β)(yij=β0+time+X′β)(y_{ij}=\beta_0+\text{time}+X'\beta) Voici un exemple foo: #create foo data …
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Facteurs de Bayes avec des antérieurs incorrects
J'ai une question concernant la comparaison des modèles à l'aide des facteurs Bayes. Dans de nombreux cas, les statisticiens sont intéressés à utiliser une approche bayésienne avec des a priori impropres (par exemple certains a priori de Jeffreys et a priori de référence). Ma question est, dans les cas où …
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