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Quant版 - 非线性模型的变量选择问题
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话题: aic话题: stepwise话题: 变量话题: nonlinear话题: try
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y**u
发帖数: 2788
1
涂涂娘是半个quant,她被这个问题难住了。我是化学工程师,给她的主意是把所有变
量组合试一下,看看哪个模型最好。这个办法很笨,所以来板上请教各位兄弟姐妹,有
没有更好的办法?多谢了!!
m*********g
发帖数: 646
2
not very sure about your question, but try to google "aic stepwise nonlinear
regression model"
y**u
发帖数: 2788
3
比如我用神经网络建模,有10个变量,1个输出。我需要对变量进行筛选,剔除贡献不大
的变量,怎么做呢?

nonlinear

【在 m*********g 的大作中提到】
: not very sure about your question, but try to google "aic stepwise nonlinear
: regression model"

S*********g
发帖数: 5298
4
这个有帮助吗?
http://en.wikipedia.org/wiki/Akaike_information_criterion

不大

【在 y**u 的大作中提到】
: 比如我用神经网络建模,有10个变量,1个输出。我需要对变量进行筛选,剔除贡献不大
: 的变量,怎么做呢?
:
: nonlinear

m*********g
发帖数: 646
5
then, i think the nonlinear version "aic stepwise" could work. you can just
google some basic techniques, some include codes in R or in SAS
or, you can write your own codes based on some criteria score.

不大

【在 y**u 的大作中提到】
: 比如我用神经网络建模,有10个变量,1个输出。我需要对变量进行筛选,剔除贡献不大
: 的变量,怎么做呢?
:
: nonlinear

d*j
发帖数: 13780
6
PCA 能用吗?

不大

【在 y**u 的大作中提到】
: 比如我用神经网络建模,有10个变量,1个输出。我需要对变量进行筛选,剔除贡献不大
: 的变量,怎么做呢?
:
: nonlinear

y*******o
发帖数: 6632
7
stepwise and calculated information lose weighted by variable number.
AIC, BIC.

不大

【在 y**u 的大作中提到】
: 比如我用神经网络建模,有10个变量,1个输出。我需要对变量进行筛选,剔除贡献不大
: 的变量,怎么做呢?
:
: nonlinear

y**u
发帖数: 2788
8
我对PCA的理解是她把原变量进行变换,但无法剔除原变量?

【在 d*j 的大作中提到】
: PCA 能用吗?
:
: 不大

y**u
发帖数: 2788
9
有。多谢了!我记得我们都曾经在移民版上混,呵呵。

【在 S*********g 的大作中提到】
: 这个有帮助吗?
: http://en.wikipedia.org/wiki/Akaike_information_criterion
:
: 不大

y**u
发帖数: 2788
10
thanks. We will try it.

just

【在 m*********g 的大作中提到】
: then, i think the nonlinear version "aic stepwise" could work. you can just
: google some basic techniques, some include codes in R or in SAS
: or, you can write your own codes based on some criteria score.
:
: 不大

y**u
发帖数: 2788
11
Thanks very much.

【在 y*******o 的大作中提到】
: stepwise and calculated information lose weighted by variable number.
: AIC, BIC.
:
: 不大

a**a
发帖数: 32
12
Stepwise, AIC, BIC, Bayesian Score, LASSO, BOOST.
l****o
发帖数: 2909
13
try genetic algorithm.
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