मैं एक अफवाह पर आया हूं कि कुछ अध्ययनों से पता चला है कि भविष्यवाणी करने वाले मॉडल का प्रदर्शन डेटा विश्लेषक की विशेषज्ञता पर विधि की पसंद पर चुने गए विधि के साथ अधिक निर्भर करता है।
दूसरे शब्दों में, यह दावा है कि यह अधिक महत्वपूर्ण है कि डेटा विश्लेषक चुने हुए विधि से परिचित है कि "सैद्धांतिक" विधि से अधिक सैद्धांतिक दृष्टिकोण से समस्या कैसे होगी।
यह केमोमेट्रिक्स के संदर्भ में उल्लेख किया गया था, जिसमें आम तौर पर कई वेरिएट्स (100s - प्लस), एकाधिक कोलिनियरिटी और निश्चित रूप से बहुत कम नमूनों की समस्याएं शामिल हैं। भविष्यवाणी वर्गीकरण या प्रतिगमन हो सकता है।
मेरा व्यक्तिगत अनुभव बताता है कि यह प्रशंसनीय है , लेकिन एक अध्ययन का उल्लेख किया गया था (मैंने उस व्यक्ति से पूछा, जिसने उल्लेख किया था कि त्वरित लेकिन असफल खोज के बाद ईमेल द्वारा, लेकिन कभी कोई जवाब नहीं मिला)। हालाँकि, एक अधिक विस्तृत खोज के साथ, मैं किसी भी पत्र को ट्रैक करने में सक्षम नहीं था।
क्या किसी को इस तरह के निष्कर्षों के बारे में पता है? यदि नहीं, तो यहां बिग गियर्स के व्यक्तिगत अनुभव क्या कहते हैं?