moindre carré partiel et coefficient VIPBonjour,
J'aimerais savoir comment les VIP sont calculés dans les graphiques VIP vs coefficient. Où puis-je trouver plus de détails à ce sujet ?
Lu
AnalytiqueRe : moindres carrés partiels et coefficient VIPSalut @Lu ,
La valeur par défaut pour VIP de 0,8 est liée à la somme pondérée des carrés des poids. Ce n'est pas un %. Cela n'aurait pas de sens puisque le facteur VIP peut être supérieur à 1, ce qui impliquerait > 100 % de la variance. C'est une valeur qui aide l'utilisateur à déterminer si une variable est importante ou non dans le modèle.
Quant à la part en forêt bootstrap ou arbres boostés, c'est plus d'un %. Si une variable a une portion de 0,32, alors ce facteur particulier entre dans l'analyse de l'arbre de décision 32 % du temps. Cela n'explique pas 32% de la variance, ce serait quelque chose de plus comme ce que R^2 mesure.
Quant au livre, il n'est peut-être plus disponible gratuitement, mais faites simplement une recherche sur le titre et les auteurs, et je suis sûr que vous le trouverez. À tout le moins, vous pouvez l'acheter auprès de SAS ou probablement d'autres plateformes d'achat en ligne connues.
DS
Re : moindres carrés partiels et coefficient VIPCher Diedrich
Je ne trouve pas le PDF gratuit sur PLS en ligne sur sas.com. Peux-tu m'envoyer un lien?
Salutations,
LuRe : moindres carrés partiels et coefficient VIPMerci Diedrich
C'est clair pour moi.
La valeur par défaut pour VIP est de 0,8 (cela signifie-t-il que 80 % de la variance est expliquée par ce facteur ?)
Vous avez fait la comparaison avec la "portion" pour bootstrap forrest. La valeur par défaut est-elle également de 0,8 pour la portion ?
Lu
Re : moindres carrés partiels et coefficient VIPSalut @Lu ,
Vous pouvez en savoir plus sur l'aide JMP pour PLS ici . De plus, selon le livre en ligne JMP de Ian Cox et Marie Gaudard, Discovering Partial Least Squares with JMP, p. 22:
"Le Importance variable pour la projection (VIP) statistique, discutée dans Wold (1995, p. 213) et In Wold et al. (2001, p. 123), est défini comme une somme pondérée des carrés des poids, O ."..."Étant basé sur des poids, il mesure la contribution d'un prédicteur à la caractérisation des facteurs utilisés dans le modèle PLS...".
Le VIP par défaut est de 0,8, mais peut être modifié dans JMP et il s'agit d'une mesure cumulative de l'influence d'une variable sur le modèle. Une analogie serait "Portion" dans les plates-formes Boosted Tree et Bootstrap Forest - la partie du modèle qui s'explique par un facteur X donné. Les facteurs ayant à la fois des valeurs VIP et des coefficients faibles dans le modèle peuvent être supprimés car leur contribution est négligeable.
Remarque : il est souvent préférable d'utiliser le VIP par rapport aux coefficients pour les données centrées et mises à l'échelle, car il prend en compte le taille de l'effet ainsi que le VIP.Encore une fois, la valeur seuil est de 0,8, ce qui peut être approprié ou non pour vos données. Une valeur supérieure ou inférieure peut être plus appropriée et doit être prise en compte lors de l'évaluation des performances d'un modèle pour prédire un résultat.
Je pense que vous trouverez le livre de Cox & Gaudard utile - en plus, vous pouvez le trouver gratuitement au format PDF en ligne sur support.sas.com.
J'espère que cela t'aides,
DS
