क्या प्रतिगमन के संदर्भ में बातचीत ही उपयोगी है?


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मैंने हमेशा प्रतिगमन के संदर्भ में बातचीत शब्द पढ़ा है। क्या हमें विभिन्न मॉडलों जैसे कि knn या svm के साथ बातचीत पर भी विचार करना चाहिए?

यदि , या इससे भी अधिक सुविधाएँ हैं और टिप्पणियों का कहना है कि उपयोगी बातचीत खोजने का सामान्य तरीका क्या है? सभी संयोजनों का प्रयास करें? या केवल संयोजनों का उपयोग करें जो समझ में आता है?501001000


एक उत्तर यह है कि VIF को कम करने वाली बातचीत उपयोगी हो सकती है।
कार्ल

(+1) उपयोगी प्रश्न पूछने के लिए।
कार्ल

जवाबों:


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प्रतिगमन मॉडल में स्पष्ट रूप से सहभागिता की आवश्यकता होती है क्योंकि सूत्र में प्रति से अधिक सहभागिता शामिल नहीं होती है। अधिक सटीक रूप से, एक प्रतिगमन मॉडल हमेशा अपने इनपुट में रैखिक होगा, जबकि एक बातचीत का एक nonlinear संयोजन है।एक्समैं*एक्सजे

इसे देखने का सबसे सरल तरीका एक्सओआर-समस्या है, बिना किसी इंटरैक्शन के एक प्रतिगमन मॉडल इसे हल नहीं कर सकता है, क्योंकि इसके लिए एक गैर-संयोजन संयोजन की आवश्यकता होती है।

KNNs और दूसरी ओर SVM (और कई अन्य मॉडल भी) सार्वभौमिक फ़ंक्शन सन्निकटन हैं। इसका मतलब यह है, कि वे अपने इनपुट को रैखिक फैशन में नहीं जोड़ सकते, बल्कि किसी भी गैर-रेखीय तरीके से भी कर सकते हैं। इसे पर्याप्त परतें या एक उपयुक्त कर्नेल दिया जाता है, वे मूल रूप से अपनी स्वयं की बातचीत "बना सकते हैं", जैसे कि उन्हें उनकी आवश्यकता होती है। यदि आप जानते हैं या विशिष्ट इंटरैक्शन की अपेक्षा करना महत्वपूर्ण है, हालांकि, आप अभी भी मॉडल को सही दिशा में निर्देशित करने के लिए एक इनपुट के रूप में उपयोग कर सकते हैं।

इसी तरह, पेड़-आधारित मॉडल की व्याख्या केवल बातचीत से की जा सकती है। मूल रूप से, पेड़-आधारित मॉडल में एक विभाजन सभी पिछले चर के साथ एक विशिष्ट बातचीत बनाता है।

तो यह तय करने के लिए कि कौन से इंटरैक्शन का उपयोग करना है, पर्याप्त रूप से "उच्च-शक्ति" मॉडल (यानी जो सार्वभौमिक फ़ंक्शन सन्निकट हैं) के लिए, आपको उनकी आवश्यकता नहीं है और आप मॉडल को अपना जादू करने दे सकते हैं। अन्य मॉडलों के लिए यह निर्भर करता है। निर्णय लेने के लिए कुछ तकनीकें उपलब्ध हैं, जैसे कि CHAID या चरण-वार प्रतिगमन। CHAID बड़ी संख्या में सुविधाओं के साथ भी काम करता है, चरण-वार प्रतिगमन के लिए यह संभव इंटरैक्शन की संख्या में खो सकता है। यह देखते हुए कि यदि आपके पास विशेषताएं हैं, तो संभावित इंटरैक्शन हैं (न केवल दो-तरफा बल्कि उच्चतर ऑर्डर इंटरैक्शन की गिनती)।एन2एन


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नहीं।

(एक्स1,एक्स2)(एक्स12,एक्स22,एक्स1एक्स2)

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इसलिए, अन्य मॉडलों में न केवल बातचीत का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। इंटरैक्शन को जोड़ने में, अन्य मॉडल फीचर इंजीनियरिंग के साथ और अधिक प्रयास कर रहे हैं। दो स्तंभों के गुणन के बजाय, अधिक जटिल विशेषताएं ली गई हैं।


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परस्पर क्रिया में सुधार के लिए आर-स्क्वैयर, बीआईसी की संभावना सुधार (वैकल्पिक रूप से एआईसीसी और अन्य), वीआईएफ, और एनोवा की एफ-स्टेटिस्टिक, व्यक्तिगत मापदंडों के बिना उत्तरार्द्ध जो बिना किसी आंशिक अंशकालिकता के गैर-अंशदायी हैं।

इसके अलावा बहुत महत्वपूर्ण है, लेकिन यह नहीं पूछा गया है कि पुनर्मूल्यांकन व्यक्तिगत चर और उनके इंटरैक्शन के प्रभाव को स्पष्ट रूप से सुधार सकता है। हालाँकि, BIC, AIC, और अन्य संभावना गुणवत्ता माप विभिन्न Rare- वर्ग को समायोजित करने के लिए मान्य नहीं हैं, जो R- वर्ग, VIF, और AN -A के F-आँकड़ों को ऐसे उद्देश्यों के लिए छोड़ते हैं।

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