Ich habe einen SVM- und logistischen Regressionsklassifikator für die binäre Klassifizierung in meinem Datensatz trainiert. Beide Klassifikatoren liefern einen Gewichtsvektor, der der Größe der Anzahl von Merkmalen entspricht. Ich kann diesen Gewichtsvektor verwenden, um die 10 wichtigsten Merkmale auszuwählen. Dafür habe ich die Gewichte durch einen Permutationstest in T-Scores umgewandelt. …
Ich habe ein konzeptionelles Problem mit dem Verständnis, wie eine schrittweise logistische Regression validiert werden kann. Jedes Mal, wenn der Trainingssatz geteilt wird, ist es sehr wahrscheinlich, dass unterschiedliche Merkmale basierend auf den Kriterien für Penter und Premove ausgewählt werden. Sollte ich jedes Mal eine Kreuzvalidierung mit einem anderen gewählten …
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