Làm cách nào để sử dụng R để nhận khoảng tin cậy trong Azure ML?

Question

Tôi đã xem qua this câu hỏi yêu cầu nếu Azure ML có thể tính toán độ tin cậy - hoặc xác suất - cho dự đoán dữ liệu hàng. Tuy nhiên, cho rằng câu trả lời cho câu hỏi đó là No và đề xuất sử dụng R, tôi đang cố gắng tìm ra cách sử dụng R để thực hiện chính xác điều này cho mô hình hồi quy.

Có ai có bất kỳ đề xuất nào để tham khảo về nơi cần tìm kiếm điều này không?

Kịch bản của tôi là tôi đã sử dụng Azure ML để xây dựng mô hình hồi quy cây quyết định được tăng cường, sẽ xuất ra cột Scored Label. Nhưng tôi không biết phân tích hồi quy đủ tốt để viết mã R để sử dụng mô hình được xuất ra để có được khoảng tin cậy.

Tôi đang tìm bất kỳ tài liệu tham khảo nào có thể giúp tôi hiểu cách thực hiện điều này trong R (kết hợp với Azure ML).

Answer 1

Không có cách tiến thẳng nào để tính toán khoảng tin cậy từ kết quả của mô hình Boosted Decision Tree trong Azure ML.

Dưới đây là một số gợi ý thay thế:

1. Rebuild mô hình sử dụng thư viện (GBM) http://artax.karlin.mff.cuni.cz/r-help/library/gbm/html/gbm.html hoặc thư viện (GLM) https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/glm.html

2. Sau đó xây dựng khoảng tin cậy sử dụng chức năng confint: https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/confint.html

3. Đối với mô hình tuyến tính, tính toán khoảng tin cậy đơn giản hơn: http://www.r-tutor.com/elementary-statistics/simple-linear-regression/confidence-interval-linear-regression