Запитання з тегом «aic»

AIC і BIC - це обидва методи оцінки відповідності моделі, що штрафується за кількістю оцінюваних параметрів. Наскільки я розумію, BIC карає моделі більше за вільні параметри, ніж AIC. Крім переваг, що ґрунтуються на строгості критеріїв, чи є інші причини віддати перевагу AIC перед BIC або навпаки?

222 modeling  aic  cross-validation  bic  model-selection 

Я хотів би реалізувати алгоритм автоматичного вибору моделі. Я думаю про поступову регресію, але все, що буде робити (він повинен базуватися на лінійних регресіях). Моя проблема полягає в тому, що я не в змозі знайти методологію чи реалізацію з відкритим кодом (я прокидаюся в Java). Я маю на увазі методологію: …

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

Я фактично переглядаю рукопис, де автори порівнюють 5-6 моделей регресії логіту з AIC. Однак деякі моделі мають умови взаємодії, не включаючи окремі коваріатні терміни. Чи має сенс це робити? Наприклад (не характерно для моделей logit): M1: Y = X1 + X2 + X1*X2 M2: Y = X1 + X2 M3: …

68 regression  modeling  interaction  aic 

Відповідаючи на це питання, Джон Крісті запропонував, що відповідність логістичних регресійних моделей слід оцінювати шляхом оцінки залишків. Мені знайоме, як інтерпретувати залишки в OLS, вони знаходяться в тій же шкалі, що і DV, і дуже чітко різниця між y та y, передбаченими моделлю. Однак для логістичної регресії я раніше просто …

62 r  logistic  generalized-linear-model  residuals  aic 

На с. 34 свого PRNN Брайан Ріплі зауважує, що "AIC був названий Akaike (1974)" інформаційним критерієм ", хоча, як видається, вважається, що A означає Akaike". Дійсно, вводячи статистику AIC, Akaike (1974, с.719) пояснює це "IC stands for information criterion and A is added so that similar statistics, BIC, DIC etc …

47 forecasting  model-selection  aic  bic 

Я порахував AIC та AICc для порівняння двох загальних лінійних змішаних моделей; AIC є позитивними, коли модель 1 має нижчий AIC, ніж модель 2. Однак значення AICc є і негативними (модель 1 все ще <модель 2). Чи правильно використовувати та порівнювати негативні значення AICc?

39 mixed-model  model-selection  aic 

Я бачив тут декілька запитань щодо того, що це означає в простому розумінні, але це занадто непросто для моєї мети. Я намагаюся математично зрозуміти, що означає оцінка AIC. Але в той же час я не хочу жорсткого доказу, який би змусив мене не бачити більш важливих моментів. Наприклад, якби це …

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

Я, як правило, використовую BIC, оскільки я розумію, що він оцінює парність сильніше, ніж AIC. Однак я вирішив зараз використовувати більш комплексний підхід і хотів би також використовувати AIC. Я знаю, що Raftery (1995) представив приємні вказівки щодо відмінностей BIC: 0-2 є слабким, 2-4 - позитивним доказом того, що одна …

32 r  model-selection  references  aic  bic 

Я хочу виконати логістичну регресію з наступною біноміальною відповіддю та з та як мої прогнози. X1X1X_1X2X2X_2 Я можу представити ті самі дані, що й відповіді Бернуллі, у наступному форматі. Виходи логістичної регресії для цих двох наборів даних здебільшого однакові. Залишки відхилення та АПК різні. (Різниця між нульовим відхиленням і залишковим …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

Чи можна обчислити значення AIC або BIC для регресійних моделей ласо та інших регульованих моделей, де параметри лише частково вводяться в рівняння. Як можна визначити ступеня свободи? Я використовую R для підключення регресійних моделей ласо з glmnet()функцією з glmnetпакету, і я хотів би знати, як обчислити значення AIC та BIC …

31 r  model-selection  lasso  aic  bic 

Я поясню свою проблему на прикладі. Припустимо, ви хочете передбачити дохід фізичної особи за деякими ознаками: {Вік, стать, країна, регіон, місто}. У вас такий навчальний набір даних 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 …

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 

Інформаційний критерій Akaike (AIC) та c-статистика (площа під кривою ROC) - це два заходи моделі, придатної для логістичної регресії. У мене виникають труднощі з поясненням того, що відбувається, коли результати двох заходів не узгоджуються. Я здогадуюсь, що вони вимірюють трохи різні аспекти відповідності моделі, але які ці конкретні аспекти? У …

29 logistic  roc  aic  auc 

Я використовую AIC (інформаційний критерій Akaike) для порівняння нелінійних моделей у Р. Чи справедливо порівняти АПК різних типів моделі? Зокрема, я порівнюю модель, встановлену glm, порівняно з моделлю з терміном випадкового ефекту, встановленим glmer (lme4). Якщо ні, чи існує таке порівняння? Або ідея повністю недійсна?

27 lme4-nlme  model-selection  aic 

У запитанні в іншому місці на цьому веб-сайті кілька відповідей згадували, що АПК еквівалентна перехресній валідації "відхід" (LOO) і що BIC еквівалентна перехресній валідації K-кратного. Чи є спосіб емпірично продемонструвати це в R таким чином, щоб методи, які беруть участь у LOO та K-кратному рівні, були зрозумілі та продемонстровані як …

26 r  aic  cross-validation  bic 

Які саме передумови необхідно виконати для порівняння моделі AIC з роботою? Я щойно зіткнувся з цим питанням, коли робив порівняння так: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 Таким чином я виправдав logперетворення змінної usili. Але я …

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