まず、私は予測モデリングの初心者であり、アドバイスをいただければ幸いです。
バックグラウンド：
n = 54 および p = 89 の二項弾性ネットを実行しています。 このモデルは、薬物の効果を臨床的に予測するためのものです。したがって、できるだけ少ない変数を測定することによる予測が理想的です。
Elastic Net 変数の選択/縮小後、24 個の予測子がモデルに含まれます。 モデルに含まれる 24 の予測因子のうち、10 は有意な予測因子であり、モデルの合計効果の 96% に寄与します (以下の計算へのリンク)。
質問: 最初のエラスティック ネットの上位 10 個の予測因子のみを使用して、2 番目の予測モデルを生成できますか? AUC の高い予測に 10 個の変数しか使用できないことを実証したいと思います。 もしそうなら、2 番目のパスはエラスティック ネットまたは別のモデル タイプの方がよいでしょうか?
計算: 私が参照している総効果はここに記載されていますhttps://www.jmp.com/support/help/en/16.2/#page/jmp/assess-variable-importance.shtml?os=win&source=application#ww376802
独立したリサンプリングされた入力 各因子について、観察された値のセットをリサンプリングすることによって、モンテカルロ サンプルが取得されます。 因子が無相関であり、それらの可能性の高い値が一様分布で表されていないと考えられる場合に、このオプションを使用します。"
追加情報が必要な場合はお知らせください。どの情報が関連性があるかはわかりません。
前もって感謝します！！
