 Модель для прогнозирования. |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
 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
|
 |
 
|
 |
|
 |
Ответов
|
13.06.2018 - 14:03
Сообщение
#2
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
А вот интересно, почему при выращивании леса узлы расщепляются по Gini, а при селекции переменных используется Minimal Depth? И почему при таком раскладе метод не смог выдать относительную важность предикторов (vimp=NA)? До такой степени плохой датасет?
А чем обусловлен выбор PCA3 vs. PCA5? В первых двух ГК все совсем плохо? |
|
|
|
|
|
Сообщений в этой теме
Felix77 Модель для прогнозирования. 12.06.2018 - 08:32
passant Цитата(Felix77 @ 12.06.2018 - 08:32)... 12.06.2018 - 09:23 p2004r Цитата(Felix77 @ 12.06.2018 - 08:32)... 13.06.2018 - 12:43
p2004r Цитата(100$ @ 13.06.2018 - 14:0... 13.06.2018 - 15:34 100$ Понятно.
А у randomForest'a SRC (я даже и не з... 13.06.2018 - 16:02 p2004r Цитата(100$ @ 13.06.2018 - 16:0... 13.06.2018 - 19:44 |