判別分析vs. 予測スクリーニング：同じデータセットからの異なるヒット。どうして？こんにちはJMPコミュニティ、
まず、実際のデータと結果を共有しないことをお詫び申し上げます。私は現在、匿名化する時間がなかった機密データセットに取り組んでいます。
判別分析プラットフォームと予測スクリーニングプラットフォームの違いをよりよく理解したいと思います。私は、これらが異なる仮定の異なるアプローチを表していることを理解していますが、予測変数スクリーニングプラットフォームで連続変数の組み合わせが高いスコアを出す場合、判別分析プラットフォームで同じ変数の少なくともいくつかが選択されること変数選択）
言い換えれば、判別分析と予測スクリーニングのトップヒットの大部分が異なる場合、これらのモデルに入力された変数のどれも実際に結果と関連していないことを強く示唆しているのでしょうか。
ご協力ありがとうございました。
敬具
TS
再：判別分析対 予測スクリーニング：同じデータセットからの異なるヒット。どうして？これらのテクニックは、仮定が異なると大きく異なります。
予測子のスクリーニングはランダムフォレストです。これは一連のツリーモデルです。分布の仮定はありません。
判別分析は、正規性の仮定にかなり敏感な多変量手法です。さらに、いくつかの判別モデル（二次、正則化など）を推定するために必要なサンプルサイズが大きくなる可能性があります。
どちらがあなたにとって最適で「正しい」ですか？知るか？仮定をよく確認してください。データが大きい場合は、複数のサブセットで分析を実行できますか（これは、予測子スクリーニングが自動的に行うものです）。
George Boxを引用すると、すべてのモデルが間違っています。便利なものを探してください。
