多项物流回归模型中的最佳模型你好
使用什么模型来选择多项物流回归模型中的变量以获得最佳AIC？并选择最佳变量？
我尝试逐步进行回归分析，但我不明白这是否有效，我的混淆矩阵不如包含所有变量的名义逻辑回归模型那么好
谢谢
数据探索与可视化预测模型和机器学习回复：多项逻辑回归模型中的最佳模型模型的目标是选择是泛化，而不是最佳拟合。 您可以过度拟合训练数据，从而导致对新观察（或保留数据）的预测很差。 该模型经过训练，将特征中的噪声作为信息包含在内，但新观测值具有不同的（随机）噪声，因此预测不能推广到新数据。
这个答案能解释你的情况吗？
回复：多项逻辑回归模型中的最佳模型我会提醒您不要过多关注混淆矩阵。它有两个问题——首先，它取决于分类的截止概率，所以如果你改变这个概率，它就会改变。其次，相关的事实是，大多数问题在错误分类错误的代价上是不对称的。因此，“更好”的混淆矩阵取决于您正在分析的问题的性质和您选择的概率临界值。
