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Come interpretare i risultati di Predictor Screening ed è questo generale

Ciao!

Sono una studentessa magistrale in bioingegneria e attualmente sto lavorando alla mia tesi, che include molta elaborazione dei dati. Ho 66 caratteristiche di un segnale in circa 248 finestre (ogni 5 secondi), che sono l'input del mio classificatore. L'output è il livello di un sintomo specifico, una variabile ordinale. Volevo applicare la "selezione delle caratteristiche" prima della classificazione perché voglio sapere quali parametri fisici si correlano bene con il sintomo.

 

Stavo pensando di utilizzare l'opzione "screening predittore" di JMP. Ma per fare questo, ho bisogno di capire 2 cose in più.

- questo "screening predittivo" può essere utilizzato come strumento di selezione delle caratteristiche generali? Dopo la selezione delle funzionalità, voglio provare diversi classificatori, non solo la foresta di alberi di bootstrap (che viene utilizzata nello strumento di screening dei predittori).

- Come interpreto esattamente il livello di "contributo" dell'output dello screening dei predittori? Ho trovato molte informazioni confuse su questo.

 

Osservazione aggiuntiva; se hai altre idee per la selezione delle funzionalità, fammelo sapere!

Buona giornata,

Ben

Re: Come interpretare i risultati di Predictor Screening ed è generale

La piattaforma Predictor Screening è una delle tante che possono essere utilizzate per la selezione delle variabili... infatti praticamente qualsiasi piattaforma di modellazione in JMP/JMP Pro può essere utilizzata per la selezione delle variabili. Ognuno ha il suo posto al sole. Suggerisco di leggere la documentazione di JMP per varie piattaforme come Stepwise, Partition, Partial Least Squares e se hai JMP Pro... e sembra che tu lo faccia...Bootstrap Forest e Boosted Tree. O le sub-personalità Elastic Net o Adaptive Lasso nella personalità della piattaforma Regressione generalizzata...

 

Ma prima... quanto tempo e quanti sforzi hai investito per comprendere il comportamento del processo E la genealogia dei dati stessi? Il motivo per cui chiedo è diciamo solo che i risultati della piattaforma Predictor Screening vanno contro le leggi conosciute della medicina (sembra che tu abbia un'applicazione medica???)? Ad esempio, se il rapporto della piattaforma suggerisce che l'aumento del fumo porta a una diminuzione della probabilità di cancro ai polmoni... beh, qualcosa non va. O la qualità dei dati? Mancanza, valori anomali, valori senza senso, struttura multivariata multivariata nascosta o meno evidente nei dati? Tutti questi problemi possono provocare il caos con la modellazione. Quindi consiglio PRIMA di trascorrere del tempo in questo spazio con piattaforme dalla buona vecchia piattaforma di distribuzione (per una visione univariata del mondo) alle piattaforme Explore Outliers/Missing Values e Principle Components per assicurarti di avere alta qualità, ragionevole , dati per predittori E risposte. L'ultimo passo qui è pensare alla tua strategia di convalida del modello. Per problemi di tipo selezione variabile, consiglio di utilizzare il costrutto di convalida Train/Validation/Test disponibile nella piattaforma JMP Pro Make Validation.

 

Buona fortuna!