A
С такой методикой отбора признаков регуляризация не справится
Size: a a a
2021 June 16
АР
Разве я говорил, что надо обязательно перепроверять на тех же данных?
DP
Авторы это делают
DP
И это главная лажа
АР
Китайцы-онкологи что ли?
DP
Что вы скинули
A
См. Гланца "Медико-биологическая статистика", так про рандомизин хороший пример есть
АР
А, ну с них будет
АР
Я имею в виду
DP
Кстати, это сцаетифик репортс же, у них 4 импакт
DP
Казалось бы, не такой плохой. Но там уже давно много шняги выходит
DP
Там на веществах люди модели строили и не разбивали нормально датасет, а выводы докингом проверяли
DP
Много чего
DP
И вот такое недавно вышло
АР
Что одномерный отбор признаков, предполагаемых к включению в совместное уравнение регресии, страдает риском невзятия важных предикторов
АР
Из-за а) возможности супрессии, б) относительной слабости эффектов, которые заметны после контроля остальных переменных, но не заметны, когда предиктор - один воин в поле
АР
И в этом плане без разницы, на чем дальше будет строиться и проверяться модель. Они уже не взяты на борт
A
Если процедура отбора их выкинула, то не такие уж они важные
A
Сам отбор признаков нужен для упрощения модели