Selezione del sottoinsieme per PLS.
Richiesto nuovamente da varbanov.ar
Ecco maggiori dettagli sul processo attuale:
Approccio attuale di P&G alla selezione delle variabili PLS tramite uno strumento web interno
Il VIP determina l'ordine di rimozione
La riduzione al minimo della pressione viene utilizzata come regola di arresto
Eliminazione all'indietro dopo che sono specificati i fattori PLS massimi (ad esempio, 5)
Per ogni iterazione e intervallo del fattore PLS (da 1 a max)
Innanzitutto, tutti i predittori con VIP<0,8 vengono eliminati
Quindi, il predittore con il VIP più piccolo viene eliminato
Il miglior modello PLS (PRESS più piccolo) di questa iterazione viene confrontato con il miglior modello
dalle iterazioni precedenti
Interrompere la selezione delle variabili se PRESS non comporta alcun miglioramento rispetto a PRESS
Dopo aver eseguito un passaggio sui predittori rimanenti per la rimozione di quelli ridondanti,
che per completare la selezione delle variabili
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Il modello PLS ottimale (con il PRESS più piccolo) ha 1 fattore PLS e 3 predittori
Lo strumento Web fornisce i migliori modelli di sottoinsieme fino alla dimensione massima specificata dall'utente
Alternative utili quando il modello ottimale ha un gran numero di predittori rimasti
nel modello
Potrebbero essere presi in considerazione modelli di dimensioni più piccole se la PRESS non aumenta molto
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More detail from Silvio Miccio (silvio.silvio):
Sarebbe fantastico avere una sorta di algoritmo del miglior sottoinsieme per PLS, che individui fattori o gruppi di fattori rilevanti per la previsione di Y. La pratica ha dimostrato che l'eliminazione dei fattori non importanti produce modelli con un errore di generalizzazione inferiore.
Non mi sento a mio agio nel selezionare un sottoinsieme basandomi solo sul VIP. I valori soglia per il VIP sono arbitrari (come il valore folkloristico di 0,05 per i valori p).
Grazie per il suggerimento. Il reparto Sviluppo sta indagando su questo aspetto.
