多項ロジスティクス回帰モデルにおける最良モデルこんにちは
多項ロジスティクス回帰モデルで変数を選択して最適な AIC を得るために使用するモデルは何ですか? また、最適な変数を選択しますか?
回帰を段階的に試してみましたが、うまくいかない理由がわかりません。すべての変数を含む名目ロジスティック回帰モデルよりも混同行列があまり良くありません。
ありがとう
データの探索と視覚化予測モデリングと機械学習Re：多項ロジット回帰モデルの最良のモデルモデルの目標は、選択が一般化であり、最適ではないことです。 新しい観測値の予測（またはデータの保持）が不十分になるように、トレーニングデータを過剰に適合させることができます。 モデルは、情報として特徴にノイズを含めるようにトレーニングされましたが、新しい観測値には異なる（ランダムな）ノイズがあるため、予測は新しいデータに一般化されません。
その答えはあなたのケースを説明していますか？
