You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session.You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session.You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.Dismiss alert
Seleksi Fitur dr generate-an PolynomialFeatures. Kan banyak banget tuh fitur yg didapet dr PF, nah diseleksi aja mana yang paling ngaruh**
** nah untuk yg ini aku baca (di Introduction for Statistical Learning), kalau misal nih fitur X1 x X2 (baca: interaksi X1 dan X2) itu berpengaruh, kita ngga boleh nge-exclude fitur X1 dan X2.
soalnya itu ada di hierarchical principle, "if we include interaction in a model, we should also include the main effects, even if the p-values associated with their coefficients are not significant".
alasannya karena kalau X1 x X2 'penting' maka X1 atau X2 secara terpisah itu 'penting' atau tidaknya tidak terlalu ngaruh (sangat eksplanatif), dan ada penjelasan lain kalau X1 x X2 itu berkorelasi sama X1 dan X2 shg kalau kita tinggalkan berpotensi akan mengubah 'meaning of interaction'
The text was updated successfully, but these errors were encountered:
Seleksi Fitur dr generate-an PolynomialFeatures. Kan banyak banget tuh fitur yg didapet dr PF, nah diseleksi aja mana yang paling ngaruh**
** nah untuk yg ini aku baca (di Introduction for Statistical Learning), kalau misal nih fitur X1 x X2 (baca: interaksi X1 dan X2) itu berpengaruh, kita ngga boleh nge-exclude fitur X1 dan X2.
soalnya itu ada di hierarchical principle, "if we include interaction in a model, we should also include the main effects, even if the p-values associated with their coefficients are not significant".
alasannya karena kalau X1 x X2 'penting' maka X1 atau X2 secara terpisah itu 'penting' atau tidaknya tidak terlalu ngaruh (sangat eksplanatif), dan ada penjelasan lain kalau X1 x X2 itu berkorelasi sama X1 dan X2 shg kalau kita tinggalkan berpotensi akan mengubah 'meaning of interaction'
The text was updated successfully, but these errors were encountered: