Als «aic» getaggte Fragen

AIC steht für das Akaike Information Criterion, eine Technik, mit der das beste Modell aus einer Klasse von Modellen unter Verwendung einer bestraften Wahrscheinlichkeit ausgewählt wird. Ein kleinerer AIC impliziert ein besseres Modell.

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Algorithmen zur automatischen Modellauswahl
Ich möchte einen Algorithmus zur automatischen Modellauswahl implementieren. Ich denke über eine schrittweise Regression nach, aber alles wird funktionieren (es muss jedoch auf linearen Regressionen basieren). Mein Problem ist, dass ich keine Methodik oder Open-Source-Implementierung finden kann (ich woke in Java). Die Methodik, die ich vorhabe, wäre ungefähr so: Berechnen …
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Logistische Regression: Bernoulli vs. Binomial Response Variables
Ich möchte eine logistische Regression mit der folgenden Binomialantwort und mit und als meinen Prädiktoren durchführen. X1X1X_1X2X2X_2 Ich kann die gleichen Daten wie Bernoulli-Antworten im folgenden Format präsentieren. Die logistischen Regressionsausgaben für diese beiden Datensätze sind größtenteils gleich. Die Abweichungsreste und der AIC sind unterschiedlich. (Der Unterschied zwischen der Nullabweichung …
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AIC-Richtlinien bei der Modellauswahl
Ich benutze normalerweise BIC, da ich verstehe, dass es Parsimonie stärker schätzt als AIC. Ich habe mich jetzt jedoch für einen umfassenderen Ansatz entschieden und möchte auch AIC verwenden. Ich weiß, dass Raftery (1995) gute Richtlinien für BIC-Unterschiede vorgelegt hat: 0-2 ist schwach, 2-4 ist ein positiver Beweis dafür, dass …
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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen 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)) …
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Was ist der Unterschied zwischen dem AIC und der C-Statistik (AUC) für die Modellanpassung?
Akaike Information Criterion (AIC) und die c-Statistik (Fläche unter der ROC-Kurve) sind zwei Messgrößen für die logistische Regression. Es fällt mir schwer zu erklären, was passiert, wenn die Ergebnisse der beiden Maßnahmen nicht konsistent sind. Ich denke, sie messen etwas unterschiedliche Aspekte der Modellanpassung, aber was sind diese spezifischen Aspekte? …
29 logistic  roc  aic  auc 
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Kann AIC zwischen verschiedenen Modelltypen vergleichen?
Ich verwende AIC (Akaikes Informationskriterium), um nichtlineare Modelle in R zu vergleichen. Ist es gültig, die AICs verschiedener Modelltypen zu vergleichen? Insbesondere vergleiche ich ein von glm angepasstes Modell mit einem von glmer (lme4) angepassten Ausdruck für zufällige Effekte. Wenn nein, gibt es eine Möglichkeit, einen solchen Vergleich durchzuführen? Oder …
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