Bonjour à tous,
Je fais de la modélisation prédictive et j'apprécierais des commentaires sur l'adéquation de mon modèle car je suis nouveau dans la modélisation et je ne veux pas faire d'erreur dans la sélection du modèle. J'ai une réponse catégorique binomiale et des prédicteurs continus (n=54, p=15). J'ai choisi un modèle pénalisé, Elastic Net, et mon modèle semble avoir un bon ajustement (RSquare = .28, ROC = .7888, fichier pdf joint).
Je suis préoccupé par les grands intervalles de confiance affichés dans les graphiques du profileur et je veux m'assurer que mon modèle n'est pas surajusté. Cela étant dit, l'exemple de régression générale binomiale présenté dans la documentation jmp a également de larges intervalles de confiance, donc je me demande ce qui est acceptable/attendu avec une régression générale binomiale ( https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/example-of-binomial-generalized-regression.shtml# ).
Avez-vous des commentaires sur si mon modèle montre des signes de sur-ajustement ou s'il semble sûr de continuer ? Y a-t-il d'autres paramètres que je devrais prendre en compte pour évaluer mon ajustement ?
Merci d'avance d'y jeter un œil !
