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Inference<end_of_turn>
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Nous cherchons souvent à comprendre la manière dont Y est affecté par
X1,...,Xp changement. Dans cette situation nous souhaitons estimer f, mais notre objectif est
pas nécessairement pour faire des prédictions pour Y . Nous voulons plutôt comprendre
la relation entre X et Y , ou plus précisément, pour comprendre comment
Y évolue en fonction de X1,...,Xp. Maintenant ˆf ne peut pas être traité comme un noir
boîte, car nous avons besoin de connaître sa forme exacte. Dans ce cadre, on peut être
intéressé à répondre aux questions suivantes :
• Quels prédicteurs sont associés à la réponse ? C'est souvent le cas
que seule une petite fraction des prédicteurs disponibles est substantiellement
associé à Y. Identifier les quelques prédicteurs importants parmi un
un grand ensemble de variables possibles peut être extrêmement utile, en fonction de
L'application.
• Quelle est la relation entre la réponse et chaque prédicteur ?
Certains prédicteurs peuvent avoir une relation positive avec Y , dans le sens
que l'augmentation du prédicteur est associée à des valeurs croissantes de
Y. D'autres prédicteurs peuvent avoir la relation inverse. En fonction, dépendemment
sur la complexité de f, la relation entre la réponse et a
un prédicteur donné peut également dépendre des valeurs des autres prédicteurs.
• La relation entre Y et chaque prédicteur peut-elle être résumée de manière adéquate à l'aide d'une équation linéaire, ou la relation est-elle plus compliquée ? Historiquement, la plupart des méthodes d’estimation de f ont adopté une approche linéaire
formulaire. Dans certaines situations, une telle hypothèse est raisonnable, voire souhaitable. Mais souvent, la véritable relation est plus compliquée, dans laquelle
Dans ce cas, un modèle linéaire peut ne pas fournir une représentation précise de
la relation entre les variables d’entrée et de sortie.<end_of_turn><eos>