mínimos cuadrados parciales y coeficiente VIPHola,
Me gustaría saber cómo se calculan los VIP en las gráficas de VIP vs coeficiente. ¿Dónde puedo encontrar más detalles sobre eso?
Lu
AnalíticaRe: mínimos cuadrados parciales y coeficiente VIPHola @lu ,
El valor predeterminado para VIP de 0,8 está relacionado con la suma ponderada de los cuadrados de los pesos. No es un %. Esto no tendría sentido ya que el factor VIP puede ser mayor que 1, lo que implicaría >100% de la varianza. Es un valor para ayudar al usuario a juzgar si una variable es importante en el modelo o no.
En cuanto a la porción en bosque de arranque o árboles potenciados, eso es más de un %. Si una variable tiene una porción de 0,32, entonces ese factor en particular entra en el análisis del árbol de decisiones el 32 % de las veces. No está explicando el 32% de la varianza, eso sería algo más parecido a lo que mide R^2.
En cuanto al libro, es posible que ya no esté disponible gratuitamente, pero solo busque el título y los autores, y estoy seguro de que lo encontrará. Como mínimo, podría comprarlo en SAS o probablemente en otras plataformas de compras en línea conocidas.
SD
Re: mínimos cuadrados parciales y coeficiente VIPEstimado Diedrich
No puedo encontrar el PDF gratuito en PLS en línea en sas.com. ¿Me pueden enviar un enlace?
Saludos,
LuRe: mínimos cuadrados parciales y coeficiente VIPGracias Diedrich
Esto está claro para mí.
El valor predeterminado para VIP es 0,8 (¿significa que el 80 % de la varianza se explica por este factor?)
Hiciste la comparación con la "porción" para Bootstrap Forrest. ¿El valor predeterminado también es 0.8 para la porción?
Lu
Re: mínimos cuadrados parciales y coeficiente VIPHola @lu ,
Puede leer más en la ayuda de JMP para PLS aquí . Además, según el libro en línea JMP de Ian Cox y Marie Gaudard, Discovering Partial Least Squares with JMP, p. 22:
"El Variable Importancia para la Proyección (VIP) estadístico, discutido en Wold (1995, p. 213) e In Wold et al. (2001, p. 123), se define como una suma ponderada de los cuadrados de los pesos, W ."..."Al estar basado en pesos, mide la contribución de un predictor a la caracterización de los factores utilizados en el modelo PLS...".
El VIP por defecto es 0.8, pero se puede cambiar en JMP y es una medida acumulativa de la influencia de una variable en el modelo. Una analogía sería "Porción" en las plataformas Boosted Tree y Bootstrap Forest, la parte del modelo que se explica por un factor X dado. Los factores con valores VIP bajos y coeficientes en el modelo pueden eliminarse ya que su contribución es insignificante.
Como nota: a menudo es mejor usar VIP vs. Coeficientes para datos centrados y escalados porque considera el tamaño del efecto, así como el VIP.Una vez más, el valor de umbral es 0,8, que puede o no ser adecuado para sus datos. Un valor más alto o más bajo podría ser más apropiado y debe tenerse en cuenta al evaluar el rendimiento de un modelo para predecir un resultado.
Creo que encontrará útil el libro de Cox & Gaudard; además, puede encontrarlo gratis en formato PDF en línea en support.sas.com.
Espero que esto ayude,
SD
