Porovnávání modelů

Zobecněné lineární modely v Pythonu

Ita Cirovic Donev

Data Science Consultant

Deviace

  • Vzorec $$ D = -2LL(\beta) $$

  • Míra chyby

  • Nižší deviace $\rightarrow$ lepší shoda modelu
  • Referenční hodnota je nulová deviace $\rightarrow$ model pouze s interceptem
  • Vyhodnocení
    • Přidání náhodné šumové proměnné průměrně sníží deviaci o 1
    • Přidání $p$ prediktorů by mělo snížit deviaci o více než $p$
Zobecněné lineární modely v Pythonu

Deviace v Pythonu

Souhrnný výstup modelu 'y ~ distance100' se zvýrazněnou log-likelihood a statistikou deviace.

Zobecněné lineární modely v Pythonu

Výpočet deviace

  • Extrakce nulové deviace a deviace
    # Extract null deviance
print(model.null_deviance)

4118.0992

# Extract model deviance
print(model.deviance)

4076.2378
  • Výpočet deviace pomocí log-likelihood
    print(-2*model.llf)

4076.2378
  • Snížení deviace o 41,86
  • Zahrnutí distance100 zlepšilo shodu modelu
Zobecněné lineární modely v Pythonu

Složitost modelu

  • model_1 a model_2, kde
    • $L1 > L2$
    • model_2 má vyšší počet parametrů
  • model_2 je přetrénovaný
Zobecněné lineární modely v Pythonu

Pojďme si procvičit!

Zobecněné lineární modely v Pythonu

Preparing Video For Download...