Miglior modello nel modello di regressione logistica multinomialeCiao
Quali modelli utilizzano per selezionare le variabili in un modello di regressione logistica multinomiale per avere il miglior AIC? e selezionare le migliori variabili ?
Ho provato con la regressione passo dopo passo ma non capisco che non funziona, ho una matrice di confusione meno buona rispetto al mio modello di regressione logistica nominale con tutte le mie variabili
Grazie
AnalisiRe: Miglior modello nel modello di regressione logistica multinomialeL'obiettivo del modello è che la selezione è la generalizzazione, non il miglior adattamento. È possibile adattare eccessivamente i dati di addestramento in modo tale che la previsione di nuove osservazioni (o dati trattenuti) sia scarsa. Il modello è stato addestrato per includere il rumore nelle caratteristiche come informazione, ma le nuove osservazioni hanno un rumore diverso (casuale), quindi le previsioni non si generalizzano ai nuovi dati.
Questa risposta spiega il tuo caso?
Re: Miglior modello nel modello di regressione logistica multinomialeTi avverto di non concentrarti troppo sulla matrice di confusione.Ci sono 2 problemi con esso: in primo luogo, dipende dalla probabilità di interruzione per le classificazioni, quindi cambierà se cambi questa probabilità.In secondo luogo, e correlato, è il fatto che la maggior parte dei problemi non è simmetrica nel costo degli errori di classificazione errata.Quindi, una matrice di confusione "migliore" dipende sia dalla natura del problema che stai analizzando che dal limite di probabilità che scegli.
