有一个变量在逻辑回归被剔除了，但是。

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

但是在决策树里面的重要程度却很高，该怎样解释？

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：重要程度 决策树

始于spss 发表于 2018-8-26 22:06
但是在决策树里面的重要程度却很高，该怎样解释？

<span style=\"font-size:1.00em;\">决策树是一种分而治之(Divide and Conquer)的决策过程。一个困难的预测问题, 通过树的分支节点, 被划分成两个或多个较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去(Recursive Partitioning)。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐简化。当分支节点的深度或者问题的简单程度满足一定的停止规则(Stopping Rule)时, 该分支节点会停止劈分，此为自上而下的停止阈值(Cutoff Threshold)法；有些决策树也使用自下而上的剪枝(Pruning)法。历史上,因为预测结果方差大而且容易过拟合, 决策树曾经一度被学术界冷落。</span>
逻辑回归也根据不同的回归迭代方式选择不同以及参数设定不同，跟决策树结果迥异，这是常有的现象。最后不管什么方法，相对最优选择还是要模型比较，比如说AIC, 误判率等等。

laneboss 发表于 2018-8-27 00:07
决策树是一种分而治之(Divide and Conquer)的决策过程。一个困难的预测问题, 通过树的分支节点, 被划分成 ...

补充说明，任何模型和算法选择，造成差异的各种假设和细节太多了。因此基本原则是符合模型选优标准，同时具有可解释性。

laneboss 发表于 2018-8-27 00:09
补充说明，任何模型和算法选择，造成差异的各种假设和细节太多了。因此基本原则是符合模型选优标准，同时 ...

符合模型选优标准啥意思啊？有点专业，不太懂。有没有方法使两个结果一致？

始于spss 发表于 2018-8-27 16:03
符合模型选优标准啥意思啊？有点专业，不太懂。有没有方法使两个结果一致？

传统理论上有三个指标评价模型效力

laneboss 发表于 2018-8-28 00:02
传统理论上有三个指标评价模型效力

或者定制化独特指标，根据模型判别力，优选出理想模型，再不断用新数据迭代