इसलिए मैं मॉडलिंग (F. Harrell की "प्रतिगमन मॉडलिंग रणनीतियाँ" दूसरों पर) के बारे में कुछ किताबें (या उनके कुछ हिस्सों) पढ़ रहा हूं, क्योंकि मेरी वर्तमान स्थिति अभी है कि मुझे बाइनरी प्रतिक्रिया डेटा के आधार पर एक लॉजिस्टिक मॉडल करने की आवश्यकता है। मेरे डेटा सेट में मेरे पास निरंतर, श्रेणीबद्ध और द्विआधारी डेटा (भविष्यवक्ता) दोनों हैं। मूल रूप से मेरे पास अभी लगभग 100 भविष्यवक्ता हैं, जो स्पष्ट रूप से एक अच्छे मॉडल के लिए बहुत अधिक है। इसके अलावा, इन भविष्यवाणियों में से कई तरह से संबंधित हैं, क्योंकि वे अक्सर एक ही मीट्रिक पर आधारित होते हैं, हालांकि थोड़ा अलग।
किसी भी तरह, जो मैं पढ़ रहा हूं, अविभाजित प्रतिगमन और चरण-वार तकनीकों का उपयोग करके कुछ सबसे खराब चीजें हैं जो आप भविष्यवाणियों की मात्रा को कम करने के लिए कर सकते हैं। मुझे लगता है कि LASSO तकनीक काफी ठीक है (अगर मैं समझ गया कि यह सही ढंग से है), लेकिन जाहिर है आप सिर्फ 100 भविष्यवक्ताओं पर इसका उपयोग नहीं कर सकते हैं और सोचते हैं कि कोई भी अच्छा काम आएगा।
तो यहाँ मेरे विकल्प क्या हैं? क्या मुझे वास्तव में बस बैठना है, मेरे सभी पर्यवेक्षकों से बात करना है, और काम पर होशियार लोगों से बात करना है, और वास्तव में इस बारे में सोचना है कि शीर्ष 5 सर्वश्रेष्ठ भविष्यवक्ता क्या हो सकते हैं / (हम गलत हो सकते हैं), या कौन सा दृष्टिकोण (ईएस) चाहिए इसके बजाय विचार करें?
और हां, मुझे यह भी पता है कि इस विषय पर (ऑनलाइन और किताबों में) काफी चर्चा होती है, लेकिन कभी-कभी ऐसा लगता है कि जब आप इस मॉडलिंग क्षेत्र में नए हैं।
संपादित करें:
सबसे पहले, मेरे नमूने का आकार +1000 रोगियों (जो मेरे क्षेत्र में बहुत कुछ है), और उनमें से 70-170 सकारात्मक प्रतिक्रियाएं हैं (यानी 170 हां प्रतिक्रियाओं बनाम लगभग 900 मामलों में से एक में कोई प्रतिक्रिया नहीं) । मूल रूप से विचार विकिरण उपचार के बाद विषाक्तता की भविष्यवाणी करना है। मेरे पास कुछ संभावित द्विआधारी प्रतिक्रिया डेटा है (यानी विषाक्तता, या तो आपके पास है (1), या आप नहीं (0)), और फिर मेरे पास कई प्रकार के मैट्रिक्स हैं। कुछ मेट्रिक्स रोगी विशिष्ट होते हैं, जैसे उम्र, इस्तेमाल की जाने वाली दवाएं, अंग और लक्ष्य मात्रा, मधुमेह आदि, और फिर मेरे पास लक्ष्य के लिए सिम्युलेटेड उपचार क्षेत्र के आधार पर कुछ उपचार विशिष्ट मैट्रिक्स हैं। इससे मैं कई भविष्यवक्ताओं को पुनः प्राप्त कर सकता हूं, जो अक्सर मेरे क्षेत्र में अत्यधिक प्रासंगिक होते हैं, क्योंकि अधिकांश विषाक्तता विकिरण की मात्रा (iedose) के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध है। इसलिए, उदाहरण के लिए, यदि मैं फेफड़े के ट्यूमर का इलाज करता हूं, तो कुछ मात्रा में खुराक के साथ हृदय को मारने का जोखिम है। मैं फिर गणना कर सकता हूं कि हृदय की मात्रा का कितना एक्स-मात्रा खुराक की एक्स-राशि प्राप्त करता है, उदाहरण के लिए " टी सिर्फ एक को शुरू करने के लिए चुनें (हालांकि यही है कि पिछले प्रयोगों ने निश्चित रूप से कोशिश की है, और मैं जो भी करना चाहता हूं), क्योंकि मुझे "वास्तव में" जानने की जरूरत है कि वास्तव में किस हद तक हृदय विषाक्तता के बीच एक बड़ा संबंध है। और वॉल्यूम खुराक (फिर से, उदाहरण के रूप में, अन्य समान मैट्रिक्स हैं, जहां एक ही रणनीति लागू होती है)। तो हाँ, यह बहुत ज्यादा है कि मेरा डेटा सेट कैसा दिखता है। कुछ अलग मेट्रिक्स, और कुछ मेट्रिक्स जो कुछ हद तक समान हैं। टी सिर्फ एक को शुरू करने के लिए चुनें (हालांकि यही है कि पिछले प्रयोगों ने निश्चित रूप से कोशिश की है, और मैं जो भी करना चाहता हूं), क्योंकि मुझे "वास्तव में" जानने की जरूरत है कि वास्तव में किस हद तक हृदय विषाक्तता के बीच एक बड़ा संबंध है। और वॉल्यूम खुराक (फिर से, उदाहरण के रूप में, अन्य समान मैट्रिक्स हैं, जहां एक ही रणनीति लागू होती है)। तो हाँ, यह बहुत ज्यादा है कि मेरा डेटा सेट कैसा दिखता है। कुछ अलग मेट्रिक्स, और कुछ मेट्रिक्स जो कुछ हद तक समान हैं। मेरा डेटा सेट कैसा दिखता है। कुछ अलग मेट्रिक्स, और कुछ मेट्रिक्स जो कुछ हद तक समान हैं। मेरा डेटा सेट कैसा दिखता है। कुछ अलग मेट्रिक्स, और कुछ मेट्रिक्स जो कुछ हद तक समान हैं।
फिर मैं जो करना चाहता हूं वह एक भविष्य कहनेवाला मॉडल है इसलिए मैं उम्मीद कर सकता हूं कि मरीजों को किसी तरह की विषाक्तता होने का जोखिम होगा। और चूंकि प्रतिक्रिया डेटा द्विआधारी है, मेरा मुख्य विचार निश्चित रूप से एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करना था। कम से कम मेरे क्षेत्र में अन्य लोगों ने जो किया है। हालांकि, जब इन पत्रों में से कई के माध्यम से जा रहे हैं, जहां यह पहले से ही किया गया है, तो इसमें से कुछ गलत लगता है (कम से कम जब इन विशिष्ट प्रकार की मॉडलिंग पुस्तकों को पढ़ना चाहिए जैसे कि एफ। हरेल का)। कई लोग भविष्यवक्ताओं को चुनने के लिए यूनीवेट रिग्रेशन विश्लेषण का उपयोग करते हैं, और उन्हें मल्टीवेरिएट विश्लेषण (एक ऐसी चीज़ जिसके बारे में सलाह दी जाती है कि अगर मैं गलत नहीं हूँ तो मैं सलाह देता हूँ), और कई लोग भविष्यवक्ताओं की मात्रा को कम करने के लिए चरण-वार तकनीकों का उपयोग करते हैं। बेशक यह सब बुरा नहीं है। कई लोग LASSO, PCA, क्रॉस-वेलिडेशन, बूटस्ट्रैपिंग इत्यादि का उपयोग करते हैं, लेकिन जिन्हें मैंने देखा है,
सुविधा चयन के संबंध में, यह संभवत: वह जगह है जहां मैं अभी हूं। मैं अपने मॉडल में उपयोग करने के लिए सही भविष्यवाणियों का चयन / खोज कैसे करूं? मैंने इन अविभाज्य / चरण-वार दृष्टिकोणों की कोशिश की है, लेकिन हर बार मुझे लगता है: "गलत होने पर भी ऐसा क्यों?" लेकिन शायद यह दिखाने का एक अच्छा तरीका है, कम से कम अंत में, एक "अच्छे मॉडल" ने कैसे सही तरीके से किया "गलत मॉडल" के खिलाफ गलत तरीके से किया जाता है। इसलिए मैं शायद अब इसे कुछ गलत तरीके से कर सकता हूं, इसके लिए मुझे जो मदद चाहिए वह इसे सही तरीके से करने के लिए एक दिशा मिल रही है।
संपादन के लिए क्षमा करें, और यह इतना लंबा हो रहा है।
EDIT 2: मेरा डेटा कैसा दिखता है, इसका सिर्फ एक त्वरित उदाहरण:
'data.frame': 1151 obs. of 100 variables:
$ Toxicity : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ Age : num 71.9 64 52.1 65.1 63.2 ...
$ Diabetes : Factor w/ 2 levels "n","y": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ Risk.Category : Ord.factor w/ 3 levels "LOW"<"INTERMEDIATE"<..: 1 1 1 1 2 1 1 1 1 3 ...
$ Organ.Volume.CC : num 136.1 56.7 66 136.6 72.8 ...
$ Target.Volume.CC : num 102.7 44.2 58.8 39.1 56.3 ...
$ D1perc : num 7961 7718 7865 7986 7890 ...
$ D1.5CC : num 7948 7460 7795 7983 7800 ...
$ D1CC : num 7996 7614 7833 7997 7862 ...
$ D2perc : num 7854 7570 7810 7944 7806 ...
$ D2.5CC : num 7873 7174 7729 7952 7604 ...
$ D2CC : num 7915 7313 7757 7969 7715 ...
$ D3perc : num 7737 7379 7758 7884 7671 ...
$ D3.5CC : num 7787 6765 7613 7913 7325 ...
$ D3CC : num 7827 6953 7675 7934 7480 ...
$ D4perc : num 7595 7218 7715 7798 7500 ...
$ D5perc : num 7428 7030 7638 7676 7257 ...
$ DMEAN : num 1473 1372 1580 1383 1192 ...
$ V2000CGY : num 24.8 23.7 25.9 22.3 19.3 ...
$ V2000CGY_CC : num 33.7 13.4 17.1 30.4 14 ...
$ V2500CGY : num 22.5 21.5 24 20.6 17.5 ...
$ V2500CGY_CC : num 30.7 12.2 15.9 28.2 12.7 ...
$ V3000CGY : num 20.6 19.6 22.4 19.1 15.9 ...
$ V3000CGY_CC : num 28.1 11.1 14.8 26.2 11.6 ...
$ V3500CGY : num 18.9 17.8 20.8 17.8 14.6 ...
$ V3500CGY_CC : num 25.7 10.1 13.7 24.3 10.6 ...
$ V3900CGY : num 17.5 16.5 19.6 16.7 13.6 ...
$ V3900CGY_CC : num 23.76 9.36 12.96 22.85 9.91 ...
$ V4500CGY : num 15.5 14.4 17.8 15.2 12.2 ...
$ V4500CGY_CC : num 21.12 8.18 11.76 20.82 8.88 ...
$ V5000CGY : num 13.9 12.8 16.4 14 11 ...
$ V5000CGY_CC : num 18.91 7.25 10.79 19.09 8.03 ...
$ V5500CGY : num 12.23 11.14 14.84 12.69 9.85 ...
$ V5500CGY_CC : num 16.65 6.31 9.79 17.33 7.17 ...
$ V6000CGY : num 10.56 9.4 13.19 11.34 8.68 ...
$ V6000CGY_CC : num 14.37 5.33 8.7 15.49 6.32 ...
$ V6500CGY : num 8.79 7.32 11.35 9.89 7.44 ...
$ V6500CGY_CC : num 11.96 4.15 7.49 13.51 5.42 ...
$ V7000CGY : num 6.76 5.07 9.25 8.27 5.86 ...
$ V7000CGY_CC : num 9.21 2.87 6.1 11.3 4.26 ...
$ V7500CGY : num 4.61 2.37 6.22 6.13 4 ...
$ V7500CGY_CC : num 6.27 1.34 4.11 8.38 2.91 ...
$ V8000CGY : num 0.7114 0.1521 0.0348 0.6731 0.1527 ...
$ V8000CGY_CC : num 0.9682 0.0863 0.023 0.9194 0.1112 ...
$ V8200CGY : num 0.087 0 0 0 0 ...
$ V8200CGY_CC : num 0.118 0 0 0 0 ...
$ V8500CGY : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ V8500CGY_CC : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ n_0.02 : num 7443 7240 7371 7467 7350 ...
$ n_0.03 : num 7196 6976 7168 7253 7112 ...
$ n_0.04 : num 6977 6747 6983 7055 6895 ...
$ n_0.05 : num 6777 6542 6811 6871 6693 ...
$ n_0.06 : num 6592 6354 6649 6696 6503 ...
$ n_0.07 : num 6419 6180 6496 6531 6325 ...
$ n_0.08 : num 6255 6016 6350 6374 6155 ...
$ n_0.09 : num 6100 5863 6211 6224 5994 ...
$ n_0.1 : num 5953 5717 6078 6080 5840 ...
$ n_0.11 : num 5813 5579 5950 5942 5692 ...
$ n_0.12 : num 5679 5447 5828 5809 5551 ...
$ n_0.13 : num 5551 5321 5709 5681 5416 ...
$ n_0.14 : num 5428 5201 5595 5558 5285 ...
$ n_0.15 : num 5310 5086 5485 5439 5160 ...
$ n_0.16 : num 5197 4975 5378 5324 5039 ...
$ n_0.17 : num 5088 4868 5275 5213 4923 ...
$ n_0.18 : num 4982 4765 5176 5106 4811 ...
$ n_0.19 : num 4881 4666 5079 5002 4702 ...
$ n_0.2 : num 4783 4571 4985 4901 4597 ...
$ n_0.21 : num 4688 4478 4894 4803 4496 ...
$ n_0.22 : num 4596 4389 4806 4708 4398 ...
$ n_0.23 : num 4507 4302 4720 4616 4303 ...
$ n_0.24 : num 4421 4219 4636 4527 4210 ...
$ n_0.25 : num 4337 4138 4555 4440 4121 ...
$ n_0.26 : num 4256 4059 4476 4355 4035 ...
$ n_0.27 : num 4178 3983 4398 4273 3951 ...
$ n_0.28 : num 4102 3909 4323 4193 3869 ...
$ n_0.29 : num 4027 3837 4250 4115 3790 ...
$ n_0.3 : num 3955 3767 4179 4039 3713 ...
$ n_0.31 : num 3885 3699 4109 3966 3639 ...
$ n_0.32 : num 3817 3633 4041 3894 3566 ...
$ n_0.33 : num 3751 3569 3975 3824 3496 ...
$ n_0.34 : num 3686 3506 3911 3755 3427 ...
$ n_0.35 : num 3623 3445 3847 3689 3361 ...
$ n_0.36 : num 3562 3386 3786 3624 3296 ...
$ n_0.37 : num 3502 3328 3725 3560 3233 ...
$ n_0.38 : num 3444 3272 3666 3498 3171 ...
$ n_0.39 : num 3387 3217 3609 3438 3111 ...
$ n_0.4 : num 3332 3163 3553 3379 3053 ...
$ n_0.41 : num 3278 3111 3498 3321 2996 ...
$ n_0.42 : num 3225 3060 3444 3265 2941 ...
$ n_0.43 : num 3173 3010 3391 3210 2887 ...
$ n_0.44 : num 3123 2961 3339 3156 2834 ...
$ n_0.45 : num 3074 2914 3289 3103 2783 ...
$ n_0.46 : num 3026 2867 3239 3052 2733 ...
$ n_0.47 : num 2979 2822 3191 3002 2684 ...
$ n_0.48 : num 2933 2778 3144 2953 2637 ...
$ n_0.49 : num 2889 2734 3097 2905 2590 ...
और अगर मैं table(data$Toxicity)आउटपुट चलाता हूं :
> table(data$Toxicity)
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फिर, यह एक प्रकार की विषाक्तता के लिए है। मेरे साथ 3 अन्य लोग भी हैं।