Chers collègues,
J'ai un doute sur le R2 utilisé comme métrique pour les modèles JMP avec une réponse nominale, comme Partition ou XGBoost (disponible dans JMP Pro16). En particulier, R2 est utilisé comme métrique pour le comptage des divisions, qui est une clé pour contrôler l'efficacité du modèle. Pour les modèles à réponse continue, tout est clair pour moi, mais quelle est la formule et l'interprétation de R2 pour la réponse nominale?
En ce qui concerne le R2 généralisé, il n'est pas encore clair - quel type exactement de R2 généralisé est utilisé pour l'estimation de l'ajustement du modèle: Nagelkerke, McFadden, Craig / Uhler ou Cox-Snell? Dans le manuel JMP, ils sont déclarés égaux, mais ils ne le sont pas en fait: ici https://statisticalhorizons.com/r2logistic et ici: https://stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/faq/general/faq-what-are-pseudo-r-squareds/
J'apprécierais beaucoup vos réponses et vos consultations.
Cordialement,
Michael
De l'aide JMP sur la régression logistique nominale:
Cela ressemble au type McFadden, comme votre article référencé prétend que JMP utilise. Je n'ai rien vu dans la documentation JMP affirmant que tous les différents types de RSquare sont identiques.
