Логистическая регрессия, помогите понять |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Логистическая регрессия, помогите понять |
13.09.2022 - 01:42
Сообщение
#91
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 204 Регистрация: 1.06.2022 Из: Донецк Пользователь №: 39632 |
Ну, вообще-то базовая проблема ядерного сглаживания - не ложные пики, а краевые эффекты, но речь не о том. Там много проблем. Но насчет краевых эффектов хотелось бы уточнения, потому как под этим понятием можно подразумевать существенно разные вещи (из них ядерные методы в разных приложениях страдают, как минимум, двумя). Цитата А вы часто видели в медицине равномерные распределения? Я - нет. Поэтому, завидев равномерное распределение, тотчас отыграю назад ). Я вообще к медицине имею отношение только как пациент. Но много времени посвятил изучению проблемы ядерной оценки плотности распределения на окружности, там равномерное - классика. Цитата Ничего себе "небольшое изменение". От него-то по большей части все и зависит. Все завависет от самой ширины окна. А вот все методы, если они корректны, должны приводить к схожему показателю. Но на практике там страшный разброд и шатание. Цитата Поэтому единственно правильного учения там нет и быть не может. Но моделирование по идее должно показывать, какие правильнее других. И якобы с доказетельствами этого выходит множество статей. Но проверку на реальных данных они выдерживабт плохо, по крайней мере таков мой опыт. Для своих данных ничего лучше простого и древнего эмпирического правила Сильвирмана для гауссова ядра я не нашел. Цитата На одном датасете у меня, н-р, нейросеть просто колом встала. Ну и что? Бывает. По нейросети ничего не могу сказать - не пользовал. Только слышал краем уха, что правильную нейросеть под конкретную задачу запрограммировать тот еще гемор. Цитата Я в свое время отдал дань пакету {kedd}, а теперь даже не вижу его в перечне пакетов, доступных для загрузки. MRAN поможет. Однако, в перечне соавторов {np} заявлен Джеффри Расин, а это, можно сказать, мой любимый писатель на тему непараметрической регрессии. ну. такой гуру точно знает как правильно это np под конкретные задачи программировать. Увы в статьях его, посвященных данному пакету (одна есть даже в русском переводе, правда с вырезанным R-кодом) большинство параметров аргументов упомянтутых функций вообще не оговариваются. Во всех иллюстративных примерах показано преимущество его методов над традиционными параметрическими (типа всегда, если есть не более двух непрерывных предикторов), увы в моих попытках ситуация была обратной. Даже с одним количественным и одним бинарным предиктрами получалось сильно хуже, чем банальная линейно-полиномивальная модель. |
|
22.09.2022 - 16:41
Сообщение
#92
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 25 Регистрация: 7.10.2004 Пользователь №: 5 |
При использовании многомерного метода статистического анализа по логистической регрессии нужно помнить, что такой анализ производится по раскрытию именно сложных зависимостей между парой или более количества подгрупп. А также при этом используется и несколько разных признаков, которые и количественные, и группирующие. Так вот для такого многомерного метода логистической регрессии как раз можно и нужно использовать не один вариант анализа, а также разные методы, и разные технологии. Например сам я уже в течении 40 лет используя метод логистической регрессии, как раз для одной такой технологии, использую примерно от 15 до 45 разных вариантов методов анализа. Почему и выбираются при этом порядка 3-8 самые важные полученные уравнения. И при этом также по введённым в уравнения признаки, также сортируются от самого важного, до последнего, менее важного набора включённых признаков. А некоторые признаки вообще оказываются неважными, и не полезными. И по каждому полученному уравнению важно вводить и таблицу сопряжённости исходных и используемых подгрупп, где также выделяются важности, или неважности, используемых подгрупп. А при использовании пары сравниваемых подгрупп, желательно продуктивно использовать и ROC-анализ. Эти используемые детали можете почитать по 10 статьям в адресе http://biometrica.tomsk.ru/logit_0.htm .
В. Леонов, "Биометрика" - журнал для медиков и биологов
|
|
24.09.2022 - 09:11
Сообщение
#93
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1114 Регистрация: 10.04.2007 Пользователь №: 4040 |
Как надо делать: Hosmer D.W., Lemeshow S. Applied logistic regression. - New York, NY: John Wiley & Sons, 2000.
Как не надо - выше. Сообщение отредактировал Игорь - 24.09.2022 - 09:15 Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
|
|
25.09.2022 - 18:46
Сообщение
#94
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
|
|