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日々学び、感謝し、成長する•4年前

ピープル・アナリティクスケーススタディ：重回帰分析に挑戦！②ステップワイズ法で説明変数を絞る！

重回帰分析で出した変数を調整していく ステップワイズ法をPythonで実践するのは大変。。 重回帰分析で出した変数を調整していく 前回のブログのお題で重回帰分析を行いました。 しかし、ここで終わりではありません。前回は学術研究で関連性のあると思われる指標をすべて説明変数に加えて分析を行いましたが、各変数のp値を見ても5%以下となっているものは”MEANTI”のみです。 P値が５％以下は1変数のみ では、どう調整するのか？AIHRの”Statistics in HR”のこの課題の解説ビデオで紹介されていたのが、AICという指標を参考にする方法です。 AICというのは（Akaike’ s Info…

#ピープルアナリティクス#Python#Stepwise#変数選択

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21ブックマークランダムフォレストを使うなら変数選択はしなくてもいいのか？ - 静かなる名辞www.haya-programming.com
16ブックマーク変数選択について、LASSOの問題点とその解決を中心に。。。。 - kingqwertの覚書統計, 研究久しぶりに統計の事書きます。っていってもただの覚書ですが。。。まぁいいですよね。 疫学、特にゲノムワイドな解析を行うとき（例えば疾患の発症に寄与する要因としてSNPsなど）はp>>n問題というものがよく見られます。これはサンプル数(n)に比べて推定すべきパラメーター(p)が多すぎるという問題点です。こ...kingqwert.hatenablog.com
16ブックマーク「回帰分析から分かること」と「変数選択」speakerdeck.com
13ブックマーク重回帰の変数選択についての追記：交絡調整との兼ね合い - Take a Risk：林岳彦の研究メモtakehiko-i-hayashi.hatenablog.com
11ブックマーク変数選択(Feature Selection)手法のまとめ - 学習する天然ニューラルネットaotamasaki.hatenablog.com
11ブックマーク貪欲な変数選択による最適化 - DO++hillbig.cocolog-nifty.com
10ブックマークロジスティック回帰と変数選択ロジスティック回帰とは $n$ 人について $m$ 個の変数を測定した。$i$ 番の人の $j$ 番の変数の値を $x_{ij}$ とする。また，$i$ 番の人がある性質を満たすならば $y_i = 1$，そうでなければ $y_i = 0$ で表す。ここで $y_i$ を $x_{ij}$ から予測するのが問題である。具体的には，模擬試験や内申書の成績から入試の合否...okumuralab.org
8ブックマーク変数選択(Feature Selection)の実装と改善の確認 - 学習する天然ニューラルネットaotamasaki.hatenablog.com
6ブックマーク変数選択の方法前述の②項の観点からは，予測に多少とも役立つ変数は，できるだけもれなくとりあげるのがよいが，①項の観点からは，できるだけ無駄な変数はとりこみたくない．①項によるばらつきの増大と②項による偏りの発生のバランスが問題となる．また，③項の観点からは，他の変数と相関の高い変数は採用しないのがよい． 説明変数を...case.f7.ems.okayama-u.ac.jp

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Pythonを使って変数選択！

機械学習はデータが命です。データが精度を左右するので、精度を上げるためにデータを増やし、変数をどんどん追加してくという方向になりがちです。しかし、変数の数を多くすると、計算時間の増加をまねいたり、特定のクラスの一部のデータの影響で過学習したりなどの問題が起こります。 意味のある変数だけを抽出できたり、次元を減らすように要約できたりすれば、重要な要因がわかりますし、計算時間も減らせます。見たい番組が多すぎて色々ザッピングした結果、何も記憶に残っていないみたいなことがなくなります。今回は、このような変数の削減方法において見ていきます。 先に実装結果を示すと、各手法によって選択される変数が異なるため…

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