Автор: nastushka 30.03.2019 - 19:58
Подскажите в Statistica 10 реализован метод feature Selection. Я прикрепила скрин. в R есть библиотека Boruta
Я хочу понять по какому принципу работает этот метод. Как он выявляет какие из независимых переменных влияют на зависимую?
И почему бывают такие ситуации, когда
1. он считает что все переменные сильно связаны с зависимой
2. А также если взять в модель те переменные, которые метод выбрал, модель(не важно, нейронные сети, логистическая....................) может быть низкого качества в плане классификации. Ведь FS же показал переменные, что влияют.
Автор: 100$ 30.03.2019 - 20:44
Цитата(nastushka @ 30.03.2019 - 19:58)
Подскажите в Statistica 10 реализован метод feature Selection. Я прикрепила скрин. в R есть библиотека Boruta
Я хочу понять по какому принципу работает этот метод. Как он выявляет какие из независимых переменных влияют на зависимую?
И почему бывают такие ситуации, когда
1. он считает что все переменные сильно связаны с зависимой
2. А также если взять в модель те переменные, которые метод выбрал, модель(не важно, нейронные сети, логистическая....................) может быть низкого качества в плане классификации. Ведь FS же показал переменные, что влияют.
http://documentation.statsoft.com/STATISTICAHelp.aspx?path=Gxx/FeatureSelectionandVariableScreening/FSLResultsFeatureSelectionandVariableScreeningResultsPanel
Автор: nastushka 31.03.2019 - 12:39
Да, я хелп читала, но там просто описание метода, а не принцип работы
Автор: 100$ 31.03.2019 - 15:03
Цитата(nastushka @ 31.03.2019 - 12:39)
Да, я хелп читала, но там просто описание метода, а не принцип работы
Тогда https://habr.com/ru/post/264915/
Комбинация этих ссылок - ответ не только на прозвучавшие вопросы, но и на могущие возникнуть.