著しいフィット感の欠如こんにちは。ご返答いただきありがとうございます。 主効果、交互作用、そして場合によっては 2 次を使用してモデルを構築しました。 標準最小二乗法とデータの 60% を使用しました。 約 20% が検証に使用され、20% がテスト セットに使用されます。
R2、adj R2、および検証セットとテストセットの値はすべて約 98 ～ 99% です。 VIF はすべて 1 ～ 2 の間です。
唯一の問題は、フィット感が著しく欠けていることです。
ここで何ができるでしょうか？ LoFは無視してもいいでしょうか？
PS: GenReg からモデル (プルーニングまたは投げ縄など) を見つけて、そのモデル項を使用して標準最小二乗法で試してみると、ほぼ同じモデルが得られますが、かなりの適合度が欠如しています。 GenRegでは考慮されていないということですか？
予測モデリングと機械学習Re: フィット感が著しく欠如している親切な回答をありがとうございました@P_Bartelに同意します。複製ポイントのほとんどで分散が比較的小さい。
あなたの質問に答えるために、別のスクリーンショットを添付しました。
Re: フィット感が著しく欠如している残差と予測子変数のプロットはどのように表示されますか? これは、モデル内に欠落している項や効果のヒントとなる可能性があります。 そして、残差と実行順序 (計画された実験を実行した場合) が表示されますか? これは、LOF を引き起こす可能性がある実験実行イベントに侵入した可能性のある非安定分散またはその他の隠れた変数の影響を示している可能性があります。
予測対残差のプロットを見ると、LOF の主な原因は、ほとんどの複製ポイントの分散が比較的小さいことであると考えられます。 これにより、LOF ANOVA における純粋誤差項と LOF 誤差項が非常に小さくなり、「有意な LOF」p 値が発生する可能性が高くなります。
あなたが述べているように、実際の値と予測値の差の大きさは実質的に重要ではないため、モデルが意図された目的にまだ使用できる場合...まあ、LOF です。 誰が気にする？
Re: フィット感が著しく欠如している早速のお返事ありがとうございます@P_Bartel 。 残量は添付画像をご確認ください。 問題があるようには思えませんが？
このモデルは、現在、および近い将来の予測の両方の最適化に使用される予定です。 予測が間違っていても、それほど大きな影響を与えることはありません。
Re: フィット感が著しく欠如している重大な LOF はさまざまな原因から発生する可能性があります。 いくつかの質問：
1. 残差プロットは LOF の原因に関する手がかりを与えますか? プロットにはランダムではない構造や疑わしいパターンが示されていますか?
2. モデルの目的は何ですか? 説明か予測か？ それが説明可能であれば、LOF はおそらくそれほど問題ではありません。 予測的である場合、LOF 条件は、予測の「間違い」の大きさと比較して、因子空間全体で予測を行うモデルの有用性にどの程度影響しますか。 予測の誤りの大きさが実質的に影響を及ぼさないのであれば、大きな LOF を持つモデルを使用することについてそれほど心配はしないでしょう。
