Вопрос или проблема
Я работаю над задачей классификации. У меня есть две модели:
-
Модель логистической регрессии
-
Модель случайного леса
Для первой модели, если я выберу только предикторы с p-значениями<0.05, я снизлю точность, полноту и т.д. Выбор предикторов IV (и WOE) не совпадает с предикторами, которые соответствуют правилу p-значения.
С другой стороны, случайный лес не дает p-значений, только метрики важности, которые аналогичны предикторам IV.
Итак, какие методы следует использовать для выбора правильных предикторов, чтобы я мог сравнить две модели?
Спасибо за внимание, надеюсь, вы сможете помочь мне. Я буду рад предоставить更多 деталей.
Я рекомендую найти лучшие оценщики для каждой модели, используя валидационный набор, а затем сравнить финальные модели, каждая из которых с разными предикторами, на одном и том же наборе данных.
Ответ или решение
При выборе правильных предикторов для классификационной модели важно учитывать несколько ключевых аспектов, особенно когда вы работаете с различными моделями, такими как логистическая регрессия и метод случайного леса. Вот рекомендации по выбору признаков, которые помогут вам эффективно сравнить обе модели.
-
Понимание данных: Прежде всего, важно полностью понять ваши данные. Проанализируйте каждый признак, его распределение, наличие пропусков и корелляции с целевой переменной.
-
Обработка пропусков: Убедитесь, что все недостающие значения обработаны. Это можно сделать различными методами, такими как заполнение средними/мединами, использование алгоритмов для предсказания пропущенных значений или же удаление строк/столбцов с большим количеством пропусков.
-
Тестирование на линейность: Для логистической регрессии важно проверить линейность логитов. Вы можете использовать графики, такие как частичные зависимости, чтобы проверить, как каждый признак влияет на целевую переменную.
-
Отбор признаков на основе статистики:
- Для логистической регрессии используйте p-значения как один из критериев для отбора признаков, но не полагайтесь исключительно на них. Иногда предикторы с высокими p-значениями могут все еще быть полезными, особенно если они могут взаимодействовать с другими переменными.
- Рассмотрение других статистических тестов (например, тестов на значимость Хи-квадрат для категориальных переменных) может помочь в определении того, какие предикторы включить.
-
Используйте информацию о переменной (IV и WOE): Так как вы упомянули IV (информационная ценность) и WOE (перевод в единицу доли), эти метрики могут быть полезны для оценки значимости предикторов, особенно для моделирования риска.
-
Метрики важности для случайного леса: Метод случайного леса предоставляет метрики важности, такие как Gini-важность или важность на основе среднеквадратичной ошибки. Эти метрики могут указать на наиболее значимые предикторы, которые могут быть получены в модели.
-
Методы отбора признаков: Рассмотрите возможность использования методов отбора признаков, таких как:
- Методы фильтрации: отбросить предикторы, основываясь на их корреляции с целевой переменной.
- Методы обертки: использовать алгоритмы, такие как рекурсивный отбор признаков (RFE) или отбор с помощью перекрестной проверки.
- Методы встраивания: применить алгоритмы, которые одновременно отбирают признаки и обучают модель, такие как Lasso или Ridge для логистической регрессии.
-
Сравнение моделей: После того как вы выбрали предикторы для обеих моделей, убедитесь, что сравниваете их на одной и той же контрольной выборке. Это обеспечит, что вы оцениваете их производительность на одинаковых данных.
-
Валидация и оценка: Используйте валидацию (например, k-кратная перекрестная проверка) для оценки модели. Это поможет получить обоснованные оценки точности, полноты и других метрик для обеих моделей.
-
Интерпретация результатов: Не забывайте о необходимости интерпретации результатов. Несмотря на сравнение метрик, важно также понять, как предикторы влияют на итоговую модель и как это влияет на бизнес-решения.
Применение этих методов поможет вам выбрать наиболее подходящие предикторы для вашей классификационной задачи и адекватно сравнить модели логистической регрессии и случайного леса. Удачи в вашем анализе!