Random Forests in Count Data Modelling: An Analysis of the Influence of Data Features and Overdispersion on Regression Performance
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning algorithms, especially random forests (RFs), have become an integrated part of the modern scientific methodology and represent an efficient alternative to conventional parametric algorithms. This study aimed to assess the influence of data features and overdispersion on RF regression performance. We assessed the effect of types of predictors (100, 75, 50, and 20% continuous, and 100% categorical), the number of predictors (p = 816 and 24), and the sample size (N = 50, 250, and 1250) on RF parameter settings. We also compared RF performance to that of classical generalized linear models (Poisson, negative binomial, and zero-inflated Poisson) and the linear model applied to log-transformed data. Two real datasets were analysed to demonstrate the usefulness of RF for overdispersed data modelling. Goodness-of-fit statistics such as root mean square error (RMSE) and biases were used to determine RF accuracy and validity. Results revealed that the number of variables to be randomly selected for each split, the proportion of samples to train the model, the minimal number of samples within each terminal node, and RF regression performance are not influenced by the sample size, number, and type of predictors. However, the ratio of observations to the number of predictors affects the stability of the best RF parameters. RF performs well for all types of covariates and different levels of dispersion. The magnitude of dispersion does not significantly influence RF predictive validity. In contrast, its predictive accuracy is significantly influenced by the magnitude of dispersion in the response variable, conditional on the explanatory variables. RF has performed almost as well as the models of the classical Poisson family in the presence of overdispersion. Given RF’s advantages, it is an appropriate statistical alternative for counting data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,103 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».