상당한 적합성 부족안녕하세요 여러분, 시간을 내어 답변해 주셔서 감사합니다. 저는 주효과, 상호작용, 때로는 2차 차수를 사용하여 모델을 구축했습니다. 저는 표준 최소 제곱법과 데이터의 60%를 사용했습니다. 약 20%는 검증에 사용되고 20%는 테스트 세트에 사용됩니다.
R2, adj R2, 검증 및 테스트 세트용은 모두 약 98-99%입니다. VIF는 모두 1에서 2 사이입니다.
유일한 문제는 제가 적합도가 상당히 부족하다는 것입니다.
여기서 무엇을 할 수 있나요? LoF를 무시해도 되나요?
추신: GenReg(가지치기 또는 올가미 등)에서 모델을 찾고 해당 모델 용어를 사용하여 표준 최소 제곱에서 시도했을 때 거의 동일한 모델을 얻었으며 상당한 적합성 부족이 있음을 알았습니다. 이는 GenReg에서 고려되지 않는다는 의미입니까?
예측 모델링 및 기계 학습답변: 상당한 적합성 부족친절한 답변 다시한번 감사드립니다 @P_바텔 , 동의합니다. 대부분의 반복점에서 상대적으로 작은 분산.
귀하의 질문에 답변하기 위해 또 다른 스크린샷을 포함시켰습니다.
답변: 상당한 적합성 부족잔차 대 예측변수 도표는 어떻게 표시됩니까? 이는 모형에 누락된 항이나 효과에 대한 힌트가 될 수 있습니다. 그리고 잔차 대 실행 순서(설계된 실험을 실행한 경우)가 표시됩니까? 이는 LOF로 이어질 수도 있는 실험 실행 이벤트에 들어갔을 수 있는 불안정한 분산 또는 기타 잠복 변수 효과를 나타낼 수 있습니다.
예측 대 잔차 플롯의 모습을 보면 LOF의 주요 원인은 대부분의 반복 점에 대해 상대적으로 작은 분산이라고 생각됩니다. 이는 LOF ANOVA의 LOF 오류 항에 비해 매우 작은 순수 오류 항을 만들고 '유의한 LOF' p-값 가능성을 더 높입니다.
실제 값과 예측 값 사이의 차이 크기가 실질적으로 중요하지 않으므로 모델을 의도한 목적으로 계속 사용할 수 있다면... 아 글쎄, LOF입니다. 무슨 상관이야?
답변: 상당한 적합성 부족빠른 답변 감사합니다 @P_바텔 . 잔여물은 첨부된 사진을 참고해주세요. 제 생각에는 문제가 없어 보이는데요?!
이 모델은 현재와 가까운 미래의 예측 최적화에 모두 사용될 예정입니다. 잘못된 예측은 큰 영향을 미치지 않습니다.
답변: 상당한 적합성 부족상당한 LOF는 다양한 소스에서 발생할 수 있습니다. 몇 가지 질문:
1. 잔차 도표가 LOF의 원인에 대한 단서를 제공합니까? 플롯에 무작위가 아닌 구조나 의심스러운 패턴이 표시됩니까?
2. 모델의 목적은 무엇입니까? 설명인가 예측인가? 설명이 필요하다면 LOF는 그다지 문제가 되지 않을 것입니다. 예측인 경우 LOF 조건은 예측의 '잘못' 크기와 비교하여 요인 공간 전체에 걸쳐 예측을 수행하는 모델의 유용성에 얼마나 영향을 줍니까? 예측의 잘못된 정도가 실질적으로 영향을 미치지 않는다면 상당한 LOF를 갖는 모델을 사용하는 것에 대해 걱정하지 않을 것입니다.
