«aic» etiketlenmiş sorular

AIC ve BIC, tahmini parametrelerin sayısı için cezalandırılmış modele uygun değerlendirme metotlarıdır. Anladığım kadarıyla BIC, AIC'den daha fazla ücretsiz parametre modeline ceza veriyor. Kriterlerin katılığına dayalı bir tercihin ötesinde, BIC yerine AIC'yi tercih etmenin başka nedenleri var mı?

222 modeling  aic  cross-validation  bic  model-selection 

Otomatik model seçimi için bir algoritma uygulamak istiyorum. Kademeli bir regresyon yapmayı düşünüyorum ama her şey yapacaktır (ancak doğrusal regresyonlara dayanmalıdır). Benim sorunum bir metodoloji veya açık kaynaklı bir uygulama bulamamamdır (Java’da uyanıyorum). Aklımdaki metodoloji şöyle bir şey olurdu: Tüm faktörlerin korelasyon matrisini hesaplar birbiriyle düşük korelasyona sahip faktörleri seçmek …

193 references  feature-selection  model-selection  aic  stepwise-regression 

Aslında yazarların 5-6 logit regresyon modellerini AIC ile karşılaştırdıkları bir makaleyi inceliyorum. Bununla birlikte, bazı modellerde bireysel değişken terimlerini dahil etmeden etkileşim terimleri vardır. Bunu yapmak hiç mantıklı geliyor mu? Örneğin (logit modellerine özgü değil): M1: Y = X1 + X2 + X1*X2 M2: Y = X1 + X2 M3: …

68 regression  modeling  interaction  aic 

Cevaplarken bu soruyu John Christie lojistik regresyon modellerinin uyum artığı değerlendirerek değerlendirilmesi gerektiğini öne sürdü. OLS'deki artıkları nasıl yorumlayacağımı biliyorum, bunlar DV ile aynı ölçekte ve model tarafından öngörülen y ve y arasındaki farkları açıkça görüyorlar. Bununla birlikte, lojistik regresyon için, geçmişte tipik olarak AIC modelinin uygunluk tahminlerini inceledim, çünkü …

62 r  logistic  generalized-linear-model  residuals  aic 

Açık Onun 34 PRNN o Brian Ripley yorumlarla " 'Bir Bilgi Kriteri' olarak AIC Akaike (1974) tarafından adlandırılmıştır yaygın bir Akaike açılımı inanıyordu görünüyor olsa da". Aslında, AIC istatistiklerini tanıtırken, Akaike (1974, s.719) "IC stands for information criterion and A is added so that similar statistics, BIC, DIC etc may …

47 forecasting  model-selection  aic  bic 

İki genel doğrusal karışık modeli karşılaştırmak için AIC ve AICc'yi hesapladım; AIC'ler model 1'den, model 2'den daha düşük AIC'ye sahip olan pozitiftir. Bununla birlikte, AICc için değerler her ikisi de negatiftir (model 1 hala <model 2'dir). Negatif AICc değerlerini kullanmak ve karşılaştırmak geçerli midir?

39 mixed-model  model-selection  aic 

Burada meslekten olmayan anlamlarda ne anlama geldiği hakkında bazı sorular gördüm, ancak bunlar burada amacım için çok meslekten olmayanlar. AIC puanının ne anlama geldiğini matematiksel olarak anlamaya çalışıyorum. Ancak aynı zamanda, daha önemli noktaları görmememi sağlayacak kesin bir kanıt istemiyorum. Mesela, eğer bu hesapsa, sonsuzluklardan mutlu olurdum ve bu olasılık …

34 self-study  model-selection  aic  entropy  information-theory 

Aşağıdaki binom yanıtı ve belirteçlerim olarak ve ile lojistik regresyon yapmak istiyorum . X1X1X_1X2X2X_2 Bernoulli'nin verdiği cevaplarla aynı verileri aşağıdaki biçimde sunabilirim. Bu 2 veri seti için lojistik regresyon çıktıları çoğunlukla aynıdır. Sapma artıkları ve AIC farklıdır. (Boş sapma ve artık sapma arasındaki fark her iki durumda da aynıdır - …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

BIC'yi genellikle benim anlayışım olarak, para cezasına AIC'den daha güçlü bir şekilde değer verdiği için kullanıyorum. Ancak şimdi daha kapsamlı bir yaklaşım kullanmaya karar verdim ve AIC'yi de kullanmak istiyorum. Raftery'nin (1995) BIC farklılıkları için güzel kurallar sunduğunu biliyorum: 0-2 zayıf, 2-4 bir modelin daha iyi olduğunun kanıtıdır. Ders kitaplarına …

32 r  model-selection  references  aic  bic 

Kement regresyon modelleri ve parametrelerin denklemin sadece kısmen girdiği diğer düzenli modeller için AIC veya BIC değerlerini hesaplamak mümkün mü. Kişi serbestlik derecelerini nasıl belirler? Paketdeki glmnet()fonksiyona kement regresyon modellerine uyması için R kullanıyorum glmnetve bir model için AIC ve BIC değerlerinin nasıl hesaplanacağını bilmek istiyorum. Bu şekilde, değerleri normalleştirme …

31 r  model-selection  lasso  aic  bic 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ve c istatistiği (ROC eğrisinin altındaki alan) lojistik regresyon için uygun iki ölçü modelidir. İki önlemin sonuçları tutarlı olmadığında neler olup bittiğini açıklamakta sorun yaşıyorum. Sanırım model uyumunun biraz farklı yönlerini ölçüyorlar, ancak bu belirli yönler nelerdir? 3 adet lojistik regresyon modelim var. M0 modelinin bazı …

29 logistic  roc  aic  auc 

Doğrusal olmayan modelleri R'de karşılaştırmak için AIC'yi (Akaike'ın Bilgi Ölçütü) kullanıyorum. Farklı model türlerinin AIC'lerini karşılaştırmak geçerli midir? Spesifik olarak, glm ile takılmış bir modeli karşılaştırırken, glmer (lme4) tarafından takılan rastgele etki terimine sahip bir modeli karşılaştırıyorum. Olmazsa, böyle bir karşılaştırma yapmanın bir yolu var mı? Yoksa fikir tamamen geçersiz …

27 lme4-nlme  model-selection  aic 

Bu sitenin başka bir yerindeki bir soruda , AIC'nin bir kez dışarıda bırakma (LOO) çapraz onaylamaya eşdeğer olduğunu ve BIC'nin K-kat çapraz onaylamaya eşdeğer olduğunu belirtti. Bunu R'de ampirik olarak göstermenin, LOO ve K-katlamada yer alan tekniklerin AIC ve BIC değerlerine eşdeğer olduğu açık bir şekilde gösterilebileceğini göstermenin bir yolu …

26 r  aic  cross-validation  bic 

AIC modelinin işe yaraması için yerine getirilmesi gereken ön koşullar nelerdir? Böyle bir karşılaştırma yaptığımda bu soruyu daha yeni çözdüm: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 Bu sayede logdeğişken dönüşümünü haklı çıkardım usili. Fakat örneğin bağımlı …

26 regression  model-selection  aic  model-comparison  nested-models