Отбор лучших переменных |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Отбор лучших переменных |
26.12.2015 - 18:55
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Сравниваем две группы пациентов по итогам оценки с помощью порядковой шкалы (0 - признак не выражен, 1 - минимально выражен, 2 - сильно выражен), имеющей более 40 переменных. Применённый критерий Краскела-Уоллиса показывает значимость различий по каждой из сорока переменных. ROC-анализ показывает, что классификатор хороший. Но такая методика слишком большая и нужно оставить не более десяти самых сильных переменных, которые к тому же позволят наилучшим образом предсказать наступление события (бинарная классификация).
Подскажите пожалуйста как в настоящее время принято решать такую задачу? Логистическая регрессия? |
|
23.02.2016 - 20:04
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Всё проще. Я хочу знать на сколько подробно принято привадить такие пороги в публикациях. Например, по моей методике все понятно, 8 вопросов и максимум два балла за каждый: 8*2= 16. И все 16 порогов можно показать с чувствительностью и специфичностью. А в модели как оптимально продемонстрировать пороги? Их слишком ведь много для того, чтоб все возможные варианты демонстрировать.
Сообщение отредактировал малой - 23.02.2016 - 20:06 |
|