Модель для прогнозирования. |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Модель для прогнозирования. |
12.06.2018 - 08:32
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 10 Регистрация: 30.04.2018 Пользователь №: 31313 |
пожалуйста, можно ли из имеющихся данных создать модель для прогнозирования. В прилагаемой таблице представлены переменные пациентов, у которых в последствии развилась контраст индуцированная нефропатия (КИН), соответственно зависимая переменная - КИН (0-не развилась КИН, 1 - развилась). Пытался использовать логистическую регрессию, которая не показала значимого влияния предикторов. Пытался применить Random Forest, в R ничего не получилось. Может проблема в большом количестве пропущенных данных
Прикрепленные файлы
|
|
13.06.2018 - 16:02
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
Понятно.
А у randomForest'a SRC (я даже и не знал о таком, вот уж "век живи ..., а дураком помрешь") есть какие-то очевидные/неочевидные преимущества перед "просто" randomForest? А ROC-кривая и впрямь хороша. Прямо картина маслом. Хоть сейчас в рамку, да на стену. |
|
13.06.2018 - 19:44
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
А у randomForest'a SRC (я даже и не знал о таком, вот уж "век живи ..., а дураком помрешь") есть какие-то очевидные/неочевидные преимущества перед "просто" randomForest? Просто {randomForest} это референтная реализация оригинального метода автора прямо по его статье. Например SRC не ограничен в числе уровней факторов в модели. |
|