부분 최소 제곱 및 VIP 계수안녕하세요,
VIP 대 계수 그래프에서 VIP가 어떻게 계산되는지 알고 싶습니다. 이에 대한 자세한 내용은 어디에서 찾을 수 있습니까?
루
해석학Re: 부분 최소 제곱 및 VIP 계수안녕 @루 ,
VIP의 기본값인 0.8은 가중치의 가중 제곱합과 관련이 있습니다. %가 아닙니다. VIP 계수가 1보다 클 수 있으므로 분산의 >100%를 의미하므로 이는 이치에 맞지 않습니다. 모델에서 변수가 중요한지 여부를 사용자가 판단할 수 있도록 도와주는 값입니다.
부트스트랩 포리스트 또는 부스트된 트리의 부분은 % 이상입니다. 변수에 0.32의 부분이 있는 경우 해당 특정 요인이 32%의 시간 동안 의사 결정 트리 분석에 포함됩니다. 그것은 분산의 32%를 설명하지 않습니다. 그것은 R^2가 측정하는 것과 더 비슷할 것입니다.
책의 경우 더 이상 무료로 구할 수 없을 수도 있지만 제목과 저자만 검색하면 찾을 수 있을 것이라고 확신합니다. 최소한 SAS 또는 다른 알려진 온라인 쇼핑 플랫폼에서 구입할 수 있습니다.
DS
Re: 부분 최소 제곱 및 VIP 계수친애하는 디드리히
sas.com의 온라인 PLS에서 무료 PDF를 찾을 수 없습니다. 링크를 보내주실 수 있나요?
문안 인사,
루Re: 부분 최소 제곱 및 VIP 계수고마워 디드리히
이것은 나에게 분명합니다.
VIP의 기본값은 0.8입니다(분산의 80%가 이 요인으로 설명된다는 의미입니까?)
bootstrap forrest의 "부분"과 비교했습니다. 부분에 대한 기본값도 0.8입니까?
루
Re: 부분 최소 제곱 및 VIP 계수안녕 @루 ,
PLS에 대한 JMP 도움말에서 자세한 내용을 읽을 수 있습니다. 여기 . 또한 Ian Cox와 Marie Gaudard가 저술한 JMP 온라인 서적 Discovering Partial Least Squares with JMP, p. 22:
"그만큼 예측을 위한 변수 중요도 (VIP) 통계, Wold(1995, p. 213) 및 In Wold et al. (2001, p. 123)은 가중치의 제곱의 가중 합으로 정의되며, 여 ."..."가중치를 기반으로 하며 PLS 모델에서 사용되는 요인을 특성화하는 예측 변수의 기여도를 측정합니다...".
VIP는 기본적으로 0.8이지만 JMP에서 변경할 수 있으며 모델에 대한 변수의 영향을 누적 측정한 것입니다. 비유는 Boosted Tree 및 Bootstrap Forest 플랫폼의 "부분"(주어진 요소 X로 설명되는 모델 부분)입니다. 낮은 VIP 값과 모형의 계수가 모두 있는 요인은 기여도가 미미하므로 삭제할 수 있습니다.
참고: 중심 및 스케일 데이터에 대해 VIP 대 계수를 사용하는 것이 더 나은 경우가 많습니다. 크기 효과뿐만 아니라 VIP.다시 말하지만 임계값은 0.8이며 데이터에 적합할 수도 있고 적합하지 않을 수도 있습니다. 더 높거나 낮은 값이 더 적절할 수 있으며 결과를 예측하기 위해 모델의 성능을 평가할 때 고려해야 합니다.
Cox & Gaudard의 책이 도움이 될 것이라고 생각합니다. 또한 support.sas.com에서 온라인 PDF로 무료로 찾을 수 있습니다.
도움이 되었기를 바랍니다,
DS
