minimi quadrati parziali e coefficiente VIPCiao,
Vorrei sapere come vengono calcolati i VIP nei grafici VIP vs coefficiente. Dove posso trovare qualche dettaglio in più in merito?
Lu
AnaliticaRe: minimi quadrati parziali e coefficiente VIPCIAO @Lu ,
Il valore predefinito per VIP di 0,8 è correlato alla somma ponderata dei quadrati dei pesi. Non è una %. Ciò non avrebbe senso poiché il fattore VIP può essere maggiore di 1, il che implicherebbe >100% della varianza. È un valore per aiutare l'utente a giudicare se una variabile è importante o meno nel modello.
Per quanto riguarda la porzione nella foresta bootstrap o negli alberi potenziati, è più di una percentuale. Se una variabile ha una porzione di 0,32, quel particolare fattore entra nell'analisi dell'albero decisionale il 32% delle volte. Non sta spiegando il 32% della varianza, sarebbe qualcosa di più simile a ciò che R ^ 2 sta misurando.
Per quanto riguarda il libro, potrebbe non essere più disponibile gratuitamente, ma basta fare una ricerca per titolo e autori e sono sicuro che lo troverai. Per lo meno, potresti acquistarlo da SAS o probabilmente da altre piattaforme di shopping online conosciute.
DS
Re: minimi quadrati parziali e coefficiente VIPCaro Diedrich
Non riesco a trovare il PDF gratuito su PLS online in sas.com. Puoi inviarmi un link?
Saluti,
LuRe: minimi quadrati parziali e coefficiente VIPGrazie Dierich
Questo mi è chiaro.
Il valore predefinito per VIP è 0,8 (significa che l'80% della varianza è spiegato da questo fattore?)
Hai fatto il confronto con la "porzione" per bootstrap forrest. L'impostazione predefinita è anche 0,8 per porzione?
Lu
Re: minimi quadrati parziali e coefficiente VIPCIAO @Lu ,
Puoi leggere ulteriori informazioni sulla guida di JMP per PLS Qui . Inoltre, secondo il libro online JMP di Ian Cox e Marie Gaudard, Discovering Partial Least Squares with JMP, p. 22:
"IL Importanza variabile per la proiezione (VIP), discussa in Wold (1995, p. 213) e In Wold et al. (2001, p. 123), è definita come somma ponderata dei quadrati dei pesi, W ."..."Essendo basato su pesi, misura il contributo di un predittore alla caratterizzazione dei fattori utilizzati nel modello PLS...".
Il VIP per impostazione predefinita è 0,8, ma può essere modificato in JMP ed è una misura cumulativa dell'influenza di una variabile sul modello. Un'analogia sarebbe "Porzione" nelle piattaforme Boosted Tree e Bootstrap Forest -- la parte del modello che è spiegata da un dato fattore X. I fattori con valori e coefficienti VIP bassi nel modello possono essere eliminati poiché il loro contributo è trascurabile.
Come nota: spesso è meglio utilizzare i coefficienti VIP vs. per i dati centrati e scalati perché considera il misurare dell'effetto così come il VIP.Ancora una volta, il valore di soglia è 0,8, che può essere appropriato o meno per i tuoi dati. Un valore più alto o più basso potrebbe essere più appropriato e dovrebbe essere preso in considerazione quando si valutano le prestazioni di un modello per prevedere un risultato.
Penso che troverai utile il libro di Cox & Gaudard, inoltre puoi trovarlo gratuitamente in formato PDF online su support.sas.com.
Spero che questo ti aiuti,
DS
