Predictor Screening – Frage zur Interpretation der ErgebnisseHallo zusammen,
Es gab mehrere Beiträge, die hilfreich waren, aber ich wundere mich immer noch über ein paar Dinge. Um es klarzustellen, dies gilt für die JMP Predictor Screening-Plattform und nicht für JMP Pro Bootstrap Forest.
Die Ergebnisse des Prädiktor-Screenings sind das Ergebnis eines Bootstrap-Forest-Modells. Die Frage(n), die ich habe, sind (und die erste wurde schon einmal gestellt): Was ist der Beitragswert? Ist es je nach Datentyp G zum Quadrat oder SS? Außerdem basieren die Ergebnisse auf einem Bootstrap-Modell, aber wir haben keine Möglichkeit zu wissen, ob dieses Modell einigermaßen gut ist. Können wir davon ausgehen, dass, wenn alle Teile ungefähr gleich sind, das im Hintergrund laufende Modell wahrscheinlich nicht großartig ist (oder, wie bereits erwähnt, eine wichtige Variable fehlt?
Danke!
Betreff: Prädiktorenscreening - Frage zur Interpretation der ErgebnisseIch möchte Ihre Frage ergänzen.Da in der Prädiktoren-Screening-Plattform kein Platz für eine Validierungsspalte ist, bin ich davon ausgegangen, dass sie alle Daten verwendet.Ist das der Hauptunterschied zwischen dieser Plattform und dem Bootstrap-Wald (sowie das Fehlen von Parametern, die in der ersteren im Vergleich zu letzterer eingestellt werden müssen)?Wenn ja, was ist die Logik, einen Bootstrap-Forest ohne Validierung zu verwenden, um die Prädiktoren zu überprüfen, anstatt den Bootstrap-Forest mit Validierung zu verwenden?
