Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации. Александр Фоменко

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ одного стандартного отклонения. Эти манипуляции обычно используются для улучшения числовой устойчивости некоторых вычислений. Некоторые модели, к примеру PLS, извлекают выгоду из предикторов, имеющих общий масштаб. Единственным минусом этих преобразований является потеря интерпретируемости отдельного значения, так как данные больше не находятся в исходных масштабах.

      2.1.2. Преобразования для исключения асимметрии

      Другая общая причина преобразований состоит в удалении исходной асимметрии – скоса. Распределение без скоса – это то, что примерно симметрично. Это означает, что уменьшение вероятности по обе стороны от среднего распределения примерно равно. У распределений с правым скосом есть большое количество точек на левой стороне распределения (меньшее значение), чем на правой стороне (большее значение).

      Общее правило большого пальца в рассмотрении скошенных данных состоит в том, что если максимальное значение превосходит минимальное значение более 20 раз, то имеется значимая асимметрия. Кроме того, статистика асимметрии может использоваться в качестве диагностики. Если распределение предиктора будет примерно симметрично, то значение асимметрии будет близко к нулю. Поскольку распределение становится более отклоненным справа, то статистика асимметрии становится больше. Точно так же, поскольку распределение становится более отклоненным влево, то значение становится отрицательным.

      Логарифмирование может помочь удалить скос.

      Вне рамок Rattle, но из инструментов R, имеется преобразование Box-Cox (1964), которые предлагают семейство адаптивных преобразований. Эту процедуру можно применить вне Rattle к каждому предиктору, имеющими значения, больше нуля.

      2.2. Преобразование групп предикторов

      Эти преобразования действуют на группы предикторов, обычно все рассматриваемого множества. Наиболее значимые методы направлены на решение проблем выбросов и уменьшения размерность данных.

      2.2.1. Преобразования, решающие проблему выбросов

      Мы обычно определим выбросы как наблюдения, которые исключительно далеки от основных данных. При определенных предположениях есть формальные статистические определения выброса. Даже с полным пониманием данных бывает сложно определить выбросы. Однако можно выявить необычное значение, глядя на рисунок. Если одно или более значений предиктора попадает под подозрение, сначала нужно подумать о допустимости этих значений. Необходимо соблюдать особую осторожность и не торопиться удалять или изменять значение, особенно при небольшом объеме выборки.

      Есть несколько предсказательных моделей, которые являются устойчивыми к выбросам. Модели классификации на основе дерева создают разделения учебных данных, и уравнение предсказания – ряд логических операторов таких как, «если предиктор A больше чем X, то предсказываем класс Y», СКАЧАТЬ