Tout d'abord, je suis nouveau dans la modélisation prédictive et j'apprécie tous les conseils.
ARRIÈRE-PLAN:
Je fais un filet élastique binomial où n = 54 et p = 89. Ce modèle sert à prédire les effets des médicaments sur le plan clinique ; ainsi, la prédiction en mesurant le moins de variables possible serait idéale.
Après sélection/rétrécissement des variables Elastic Net, 24 prédicteurs sont inclus dans le modèle. Sur les 24 prédicteurs inclus dans le modèle, 10 sont des prédicteurs significatifs et contribuent à 96 % des effets totaux dans le modèle (lien vers le calcul ci-dessous).
QUESTION : Puis-je générer un deuxième modèle prédictif en utilisant uniquement les 10 meilleurs prédicteurs de mon premier filet élastique ? Je voudrais démontrer que seulement 10 variables pourraient être utilisées pour la prédiction avec une ASC élevée. Si oui, la deuxième passe serait-elle meilleure avec un filet élastique ou un autre type de modèle ?
CALCULS: L'effet total auquel je fais référence est décrit ici https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/#page/jmp/assess-variable-importance.shtml?os=win&source=application#ww376802
et brièvement ici : Entrées rééchantillonnées indépendantes Pour chaque facteur, des échantillons de Monte Carlo sont obtenus en rééchantillonnant son ensemble de valeurs observées. Utilisez cette option lorsque vous pensez que vos facteurs ne sont pas corrélés et que leurs valeurs probables ne sont pas représentées par une distribution uniforme"
Veuillez me faire savoir si des informations supplémentaires sont nécessaires ; Je ne peux jamais dire quelles informations sont pertinentes !
Merci d'avance!!
