Meilleur modèle dans le modèle de régression logistique multinomialeBonjour
Quels modèles utiliser pour sélectionner les variables dans un modèle de régression logistique multinomiale pour avoir le meilleur AIC ? et sélectionner les meilleures variables ?
J'ai essayé avec la régression pas à pas mais je ne comprends pas ça ne marche pas, j'ai une matrice de confusion moins bonne qu'avec mon modèle de régression logistique nominale avec toutes mes variables
Merci
Exploration et visualisation des donnéesModélisation prédictive et apprentissage automatiqueRe: Meilleur modèle dans le modèle de régression logistique multinomialeLe but du modèle est la sélection est la généralisation, pas le meilleur ajustement. Vous pouvez sur-ajuster les données d'apprentissage de sorte que la prédiction de nouvelles observations (ou de conserver des données) soit médiocre. Le modèle a été formé pour inclure le bruit dans les caractéristiques en tant qu'information, mais les nouvelles observations ont un bruit (aléatoire) différent, de sorte que les prédictions ne se généralisent pas à de nouvelles données.
Cette réponse explique-t-elle votre cas ?
Re: Meilleur modèle dans le modèle de régression logistique multinomialeJe vous mets en garde de ne pas trop vous concentrer sur la matrice de confusion.Il y a 2 problèmes avec cela - d'abord, cela dépend de la probabilité de coupure pour les classifications, donc cela changera si vous modifiez cette probabilité.Deuxièmement, et connexe, est le fait que la plupart des problèmes ne sont pas symétriques dans le coût des erreurs de classification.Ainsi, une « meilleure » matrice de confusion dépend à la fois de la nature du problème que vous analysez et du seuil de probabilité que vous choisissez.
