部分最小二乗と VIP 係数こんにちは、
VIP 対係数グラフで VIP がどのように計算されるかを知りたいです。 詳細はどこで確認できますか?
ルー
分析Re: 部分最小二乗法と VIP 係数やあ@ルー、
VIP のデフォルト値 0.8 は、加重平方和に関連しています。 %ではありません。 VIP 係数が 1 よりも大きくなる可能性があるため、これは意味がありません。これは分散の 100% を超えることを意味します。 モデル内で変数が重要かどうかをユーザーが判断するのに役立つ値です。
ブートストラップ フォレストまたはブースティング ツリーの部分に関しては、それは % 以上です。 変数に 0.32 の部分がある場合、その特定の要因は 32% の確率で決定木分析に組み込まれます。 分散の 32% を説明しているわけではありません。これは、R^2 が測定しているものに似ています。
本に関しては、もう無料で入手できないかもしれませんが、タイトルと著者を検索してみれば、きっと見つかると思います。 少なくとも、SAS またはおそらく他の既知のオンライン ショッピング プラットフォームから購入できます。
DS
Re: 部分最小二乗法と VIP 係数親愛なるディードリヒ
sas.com の PLS オンラインで無料の PDF が見つかりません。リンクを送ってもらえますか？
よろしく、
ルーRe: 部分最小二乗法と VIP 係数ありがとうディードリヒ
これは私には明らかです。
VIP のデフォルトは 0.8 です (分散の 80% がこの要因によって説明されるということですか?)
ブートストラップフォレストの「部分」と比較しました。 ポーションのデフォルトも0.8ですか？
ルー
Re: 部分最小二乗法と VIP 係数やあ@ルー、
詳細については、PLS の JMP ヘルプを参照してください。ここ. さらに、Ian Cox と Marie Gaudard による JMP オンライン ブックによると、Discovering Partial Least Squares with JMP、p. 22:
「プロジェクションの可変重要度(VIP) 統計、Wold (1995 年、p. 213) および In Wold らで議論(2001, p. 123) は、重みの二乗の加重和として定義されます。 W ."..."重みに基づいているため、PLS モデルで使用される要因の特徴付けに対する予測因子の寄与を測定します...".
デフォルトの VIP は 0.8 ですが、JMP で変更できます。これは、モデルに対する変数の影響の累積尺度です。 Boosted Tree および Bootstrap Forest プラットフォームの「部分」は、特定の因子 X によって説明されるモデルの部分です。 モデル内の VIP 値と係数の両方が低い因子は、その寄与が無視できるため、削除できます。
注: 多くの場合、VIP vs. Centered および Scaled Data の係数を使用することをお勧めします。サイズVIPだけでなく効果も。繰り返しますが、しきい値は 0.8 です。これは、データに適している場合とそうでない場合があります。 より高い値またはより低い値がより適切である可能性があり、結果を予測するためにモデルのパフォーマンスを評価する際に考慮する必要があります。
Cox & Gaudard の本が役立つと思います。さらに、support.sas.com でオンラインの PDF として無料で見つけることができます。
お役に立てれば、
DS
