혼합 효과, 임의 효과에 회귀가 추가 될 때 사용할 모델

Question

혼합 효과 기능 회귀 모델은 특정 기능 그룹과의 종속성이 있다고 생각할 때 사용됩니다. 나는 그것이 나보다 잘 설명하기 때문에 Wiki 링크를 첨부했다. (https://en.wikipedia.org/wiki/Mixed_model)

나는 혼합 효과를 고려해야 할 필요가있는 경우가 많지만,이를 지원하는 모듈은 너무 많지 않습니다. R에는 lme4가 있고 파이썬은 비슷한 모듈을 가진 것처럼 보입니다. 그러나 이들은 모두 통계 기반입니다. 그라데이션 부스팅과 같은 비용 함수 알고리즘을 사용하지 않습니다.

기계 학습 설정에서 혼합 효과를 고려해야 할 상황을 어떻게 처리합니까? 혼합 효과 (랜덤 효과)가있는 종단 데이터를 처리 할 수있는 다른 모델이 있습니까?

는

(R 혼합 효과를 지원하는 패키지를 갖고있는 것 같아요 :. https://rd.springer.com/article/10.1007%2Fs10994-011-5258-3 하지만 파이썬 솔루션을 찾고 있어요

있습니다

Answer 1

, 적어도, 파이썬에서 혼합 효과 세로 데이터를 처리하는 두 가지 방법 :. 선형 혼합 효과

1. StatsModel;
MERF
2. 혼합 효과 랜덤 포레스트

,

StatsModel을 사용하는 경우 here의 몇 가지 예를 사용하는 것이 좋습니다. 당신이 MERF에 가면 가장 좋은 출발점은 here이라고 말하고 싶습니다.

도움이 되었기를 바랍니다.