Comparando modelos

Modelos Lineares Generalizados em Python

Ita Cirovic Donev

Data Science Consultant

Deviance

  • Fórmula $$ D = -2LL(\beta) $$

  • Medida de erro

  • Deviance menor $\rightarrow$ melhor ajuste
  • Referência de comparação é a null deviance $\rightarrow$ modelo só com intercepto
  • Avaliar
    • Incluir uma variável de ruído aleatória, em média, reduz a deviance em 1
    • Ao adicionar $p$ preditores, a deviance deve cair mais que $p$
Modelos Lineares Generalizados em Python

Deviance no Python

Saída resumida do modelo 'y ~ distance100' com destaque para a log-verossimilhança e a estatística de deviance.

Modelos Lineares Generalizados em Python

Calcular a deviance

  • Extraia a null-deviance e a deviance
    # Extract null deviance
print(model.null_deviance)

4118.0992

# Extract model deviance
print(model.deviance)

4076.2378
  • Calcule a deviance usando a log-verossimilhança
    print(-2*model.llf)

4076.2378
  • Redução da deviance: 41,86
  • Incluir distance100 melhorou o ajuste
Modelos Lineares Generalizados em Python

Complexidade do modelo

  • model_1 e model_2, onde
    • $L1 > L2$
    • Número de parâmetros maior em model_2
  • model_2 está com overfitting
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Vamos praticar!

Modelos Lineares Generalizados em Python

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