Perguntas com a marcação «importance»

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 interpretações simples para esses 2 valores? Em IncNodePurityparticular, isso é simplesmente …

40 r  machine-learning  random-forest  importance 

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 classificação de importância variável a partir …

25 multiple-regression  multivariate-analysis  importance 

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 análises?

19 regression  predictor  importance  bonferroni 

Existe uma maneira de determinar quais recursos / variáveis ​​do conjunto de dados são os mais importantes / dominantes em uma solução de cluster k-means?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

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 ​​"significativas", mas …

18 logistic  importance  glmnet 

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, quantificar quanto cada recurso está contribuindo …

17 machine-learning  logistic  feature-selection  importance 

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 importâncias de recurso separadas …

17 categorical-data  random-forest  interpretation  importance 

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 …

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

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 era uma variável contínua: Social: S1, S2, …

13 regression  predictor  importance 

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 aleatoriamente um …

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

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 preditores também …

11 logistic  importance 

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 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 

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 acha?

10 machine-learning  feature-selection  random-forest  importance 

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 …

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 

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%" …

8 regression  importance