Введение
Инструменты, доступные для выбора «оптимальной» модели, такие как критерий информации Акаике (AIC) и байесовский информационный критерий (BIC), часто являются случайными и обычно сосредотачиваются на хорошем соответствии данных в выборке. Такие подходы не учитывают, насколько хорошо модель может прогнозировать за пределами выборки и в будущее, и поэтому не позволяют пользователям надежно определить желаемые характеристики и степень сложности модели. Кроме того, методы выбора модели могут давать противоречивую информацию, что затрудняет выбор единственной «оптимальной» модели.
Подход групповой регуляризации для построения обобщённых моделей смертности
Чтобы преодолеть эти ограничения, мы исследуем использование различных инструментов статистического обучения в контексте моделирования и прогнозирования смертности. В работе «Подход групповой регуляризации для построения обобщённых моделей проекции смертности на основе возраст-период-коорта» мы предлагаем структуру, которая использует групповую регуляризацию для создания индивидуальных моделей GAPC для конкретных наборов данных и приложений. Групповая регуляризация позволяет учитывать групповые эффекты, что помогает создавать более точные и адаптированные модели.
Прогнозирование смертности с использованием ансамблей регрессии
В работе «Прогнозирование смертности с использованием ансамблей регрессии» мы предлагаем подход, основанный на использовании ансамблей регрессии, чтобы оптимально комбинировать существующие модели GAPC, вместо того чтобы строить индивидуальные модели. Этот метод позволяет улучшить точность прогнозов за счёт объединения преимуществ различных моделей. Комбинированный подход, использующий стекированную регрессию, обеспечивает более устойчивые прогнозы, минимизируя риски, связанные с использованием одной конкретной модели.
Важность методов повторной выборки
Обе предложенные нами методики базируются на методах повторной выборки, которые направлены на определение оптимальной степени сложности моделей для различных применений, делая акцент на том, насколько хорошо статистическая модель будет обобщаться на невидимые данные. Повторная выборка позволяет оценивать модели на множестве подвыборок, что повышает надёжность и точность моделей при их применении к новым данным. Это помогает избежать переобучения и улучшает общую способность модели к прогнозированию.
Заключение
Применение методов статистического обучения в моделировании и прогнозировании смертности открывает новые возможности для создания более точных и адаптированных моделей. Использование групповой регуляризации и ансамблей регрессии позволяет лучше учитывать специфику данных и получать более надёжные прогнозы. Методы повторной выборки играют ключевую роль в оценке и выборе оптимальных моделей, обеспечивая их способность эффективно работать с новыми данными и минимизируя риски переобучения.