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COMPARACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS: REGRESIÓN LINEAL Y RED NEURONAL

Estoy utilizando JMP PRO 16 para validar los resultados de los datos de una simulación de elementos finitos. Quiero utilizar tanto modelos de regresión lineal como modelos de redes neuronales y realizar una comparación. Para el modelo de regresión lineal, he descubierto que se requieren transformaciones de variables para cumplir con los supuestos de linealidad, normalidad de los residuos y varianza constante. Las transformaciones son los términos cuadrados de dos predictores y el logaritmo en base 10 de la variable de respuesta. Esto da resultados aceptables en la regresión lineal.

Cuando estoy modelando los mismos datos en una red neuronal, ¿necesito aplicar las mismas transformaciones para los predictores y la variable de respuesta antes de comenzar a modelar?

Sreekumar

Modelado estadístico avanzadoExploración y visualización de datosPersonalización masivaModelado predictivo y aprendizaje automáticoIngeniería de Calidad y ProcesosCompartir y comunicar resultadosRe: COMPARACIONES DE MODELOS PREDICTIVOS - REGRESIÓN LINEAL Y RED NEURONAL

Gracias por su rápida respuesta. Procederé en consecuencia para las redes neuronales también.

Sreekumar

Re: COMPARACIONES DE MODELOS PREDICTIVOS - REGRESIÓN LINEAL Y RED NEURONAL

Ahora he usado Linear Regression , Bootstrap Forest y Neural Network para el modelo. Tengo la intención de evaluar el cuadrado R, RASE y AAE para comparar el rendimiento del modelo. Para las dos primeras opciones, he usado el logaritmo en base 10 como la transformación para la variable de respuesta. Pero para Neural Network, esta transformación arrojó resultados erróneos en la comparación del modelo.

También se observa en los modelos de regresión lineal y Bootstrap Forest, JMP Pro convierte la respuesta predicha a su valor normal (en lugar de los valores de Log10) antes de guardarla en la tabla de datos. Para Neural Network, no normalicé la respuesta y usé el valor real observado como Y. Posteriormente, la plataforma de comparación de modelos arrojó resultados adecuados y se adjunta esta tabla de comparación.

¿Es este enfoque apropiado para este problema? ¿Hay alguna forma en la red neuronal de normalizar los valores de respuesta y obtener los resultados pronosticados en forma regular en la tabla de datos mientras se guarda o publica la fórmula de predicción?

Re: COMPARACIONES DE MODELOS PREDICTIVOS - REGRESIÓN LINEAL Y RED NEURONAL

¿Cuál es la base para su comparación? No puede usar AICc si tiene diferentes respuestas en los modelos.

 

¿Cómo estáis validando la selección de cada modelo?