Qu’est-ce que k lors de l’évaluation de l’importance des variables ?Salut la communauté JMP, j'exécutais des réseaux de neurones pour construire des modèles de prédiction par JMP et évaluer l'importance des variables par les entrées rééchantillonnées dépendantes, en utilisant une approche des k voisins les plus proches. J'avais l'importance de chaque variable du modèle, mais comment puis-je connaître la valeur de k et les autres détails de l'approche des k voisins les plus proches ?
Modélisation statistique avancéeIngénierie Qualité et ProcédésRe : Qu'est-ce que k lors de l'évaluation de l'importance d'une variable ?Je ne pense pas que le résultat d'importance soit basé sur k. Le système d'aide indique :
Les valeurs des facteurs sont construites à partir des combinaisons observées
en utilisant une approche des k plus proches voisins, afin de tenir compte de la corrélation. Cette option
traite la variance et la covariance observées comme représentatives de la structure de covariance pour
vos facteurs. Utilisez cette option lorsque vous pensez que vos facteurs sont corrélés. Notez que
cette option est sensible au nombre de lignes dans la table de données. Si utilisé avec un petit nombre
de lignes, les résultats peuvent ne pas être fiables.
Plus loin:
Noter: Les indices d'importance variable sont construits à l'aide d'un échantillonnage de Monte Carlo. Pour cette raison, vous pouvez vous attendre à une certaine variation des valeurs de l'indice d'importance d'une exécution à l'autre.
En d'autres termes, une approche des k plus proches voisins est utilisée pour regrouper les observations afin que la structure de covariance des données puisse être maintenue. Ces observations sont introduites dans le modèle pour obtenir des valeurs prédites. Maintenant, répétez (c'est la partie Monte Carlo) en choisissant un nouvel ensemble d'observations. Voyez combien un changement dans un seul facteur a fait afin que vous puissiez évaluer l'importance de cette variable.
Je ne connais pas tous les détails de l'approche des k plus proches voisins qui est utilisée, mais je suppose que si un choix de k est fait, ce serait celui qui décrit le mieux les données. Examinez la technique de regroupement des k voisins les plus proches dans la section d'aide pour voir comment JMP choisit "de manière optimale" ak dans cette situation. Si cette approche est vraiment suivie, je ne sais pas quelle gamme de k est explorée. Quoi qu'il en soit, je parierais qu'une plage de valeurs k est utilisée en raison de la simulation de Monte Carlo en cours.
Re : Qu'est-ce que k lors de l'évaluation de l'importance d'une variable ?Merci d'avoir répondu. J'ai fait un modèle de prédiction de réseau de neurones, j'ai sélectionné Profilers> Assess Variable Importance> Dependent Resampled Inputs, et j'afficherai une liste d'importance variable. Selon l'aide de JMP, l'importance a été calculée à l'aide d'une approche basée sur les k plus proches voisins. Ma question est la suivante: si je peux connaître la valeur k de cette approche des k plus proches voisins?
Re : Qu'est-ce que k lors de l'évaluation de l'importance d'une variable ?Merci d'avoir répondu. J'ai fait un modèle de prédiction de réseau de neurones, j'ai sélectionné Profilers> Assess Variable Importance> Dependent Resampled Inputs, et j'afficherai une liste d'importance variable. Selon l'aide de JMP, l'importance a été calculée utilisant un k -Approche des voisins les plus proches.Ma question est que si je peux connaître la valeur k de ce k -approche des voisins les plus proches ?
Re : Qu'est-ce que k lors de l'évaluation de l'importance d'une variable ?Pouvez-vous partager une capture d'écran rapide de ce que vous demandez ?
