Detección de predictores: pregunta sobre la interpretación de los resultadosHola a todos,
Ha habido varias publicaciones que han sido útiles, pero todavía me pregunto sobre un par de cosas. Para ser claros, esto es para la plataforma JMP Predictor Screening y no para JMP Pro Bootstrap Forest.
Los resultados de la detección predictiva son el resultado de un modelo de bosque de arranque. La (s) pregunta (s) que tengo son (y la primera se ha hecho antes): ¿Cuál es el valor de la contribución? ¿Es G cuadrado o SS dependiendo del tipo de datos? Además, los resultados se basan en un modelo bootstrap, pero no tenemos forma de saber si ese modelo es razonablemente bueno. ¿Podemos suponer que si todas las porciones son más o menos iguales, el modelo que se ejecutó en segundo plano probablemente no sea excelente (o como se señaló anteriormente, falta una variable importante?
¡Gracias!
Re: Detección de predictores: pregunta sobre la interpretación de los resultadosMe gustaría agregar a tu pregunta. Como no hay lugar para una columna de validación en la plataforma de detección de predictores, he asumido que utiliza todos los datos. ¿Es esa la principal diferencia entre esa plataforma y el bosque bootstrap (así como la falta de parámetros para establecer en el primero en comparación con el segundo)? Si es así, ¿cuál es la lógica de usar un bosque de arranque sin validación para seleccionar los predictores, en lugar de usar el bosque de arranque con validación?
