g********r
发帖数: 8017 | 1 能直接做选择么？还是需要一步初筛？
假如很多variable有corrrelation，一般初筛到多少variable比较合适？ |
m******2
发帖数: 564 | |
T*******I
发帖数: 5138 | 3 I am little bit confused.
How many observations or individuals in each of your 几百个samples?
【在 g********r 的大作中提到】
: 能直接做选择么？还是需要一步初筛？
: 假如很多variable有corrrelation，一般初筛到多少variable比较合适？
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g********r
发帖数: 8017 | |
T*******I
发帖数: 5138 | 5 So, that is a confused concept in Statistics.
【在 g********r 的大作中提到】
: 一个sample一个人。
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w***n
发帖数: 1084 | 6 大师，我知道你爱把sample叫做individual，把a group of samples叫做sample。
你爱怎么发明创造不管，但你不能那你的用词来理解我们的用词，就说sstatistics有confused concept，也太搞笑了吧。
别人都清楚得很。要confuse也是你自己confuse。
【在 T*******I 的大作中提到】
: So, that is a confused concept in Statistics.
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a***g
发帖数: 2761 | 7 li, bing以前好像做过变量选择的complexity的估计，不过忘了发在哪里了
不过只是看过，细节都忘记了，可能他做的也不一定就适合你的问题
【在 g********r 的大作中提到】
: 能直接做选择么？还是需要一步初筛？
: 假如很多variable有corrrelation，一般初筛到多少variable比较合适？
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r*****o
发帖数: 140 | 8 我用RF做过几十万个变量的分析。个人感觉还是筛一下好，否则每个Node抽出来的变量
都是噪音，但晒到多少为好，不是特别清楚。
至于高相关性，我们以前做SNP数据时，是要基于r2来prune一下的，不过好像有个叫
conditional forest? 大概是这个名字的，可以考虑到变量间的相关性，在做
permutation的时候将高相关的变量一起permute，似乎效果不错。 |
