SAS PROC LOGISTIC - 为什么拟合优度测试拒绝模型？

Question

我正在使用 SAS (9.2) 中的 PROC LOGISTIC 为大学申请者数据集建模。目标变量是 'Enrolled y/n'，我针对 13 个变量（指标、连续和 class 的混合）建模，包括：提交的申请数量、参加的活动数量、申请人年龄、等等

我使用整个数据集的 50% 来训练模型，这为我提供了不到 15,000 个观察值的样本量（用于训练）。

当我运行 PROC LOGISTIC 时，输出报告大多数变量在 <.0001 时非常显着。

'Testing Global Null Hypothesis: BETA=0' 统计数据还报告该模型在 <.0001 方面表现出色，关联统计数据 table 报告预测概率的高百分比 (90%+) 是一致的。

所有这些看起来都很棒，直到我得到拟合优度的偏差统计数据。 Pearson、Deviance 和 Hossmer/Lemeshow 测试也都报告了 <.0001 的 Pr>ChiSq 值。如果我对此的解释正确（参考 Paul Allison），这个显着性水平意味着该模型应该以拟合不佳为由被拒绝。

我试过使用 STEPWISE 来减少模型，但这只会导致拒绝一个因素，并且 GOF 统计数据不受影响。

怀疑存在多重共线性，我已经尝试针对因变量对单一效应进行建模，但我仍然得到类似的结果 - 参数估计 p 值的显着性很高，而且 GOF 测试中的显着性值也很高...

我的模型是否存在根本性错误 - 还是我在这种情况下误解了 GOF 测试？请问有人能告诉我需要调查什么吗？

我一直运行的代码只是为了一个单一的效果，但它产生了与包含所有因素的模型相同的有问题的结果：

/*Applicant_Factors_TRAIN: Single Factor*/
proc logistic DATA=Applicant_Factors_TRAIN;
MODEL Applicant_Enrolled(EVENT='1')= Total_campus_visits/ AGGREGATE SCALE = NONE LACKFIT RSQ;
run;

下面的输出：

Answer 1

我模型的当前状态

您的模型具有非常高的关联百分比（关联百分比 = 32.8%）和只有 56.7% 的一致性。所以，你的模型的准确性不好。 'c' 0.729 或 72.9% 的值并未给出模型的真实图片。 'c' 值或 AUC = (0.567+(0.328/2))。这意味着您的 c 值因高百分比的关系而产生偏差。
高百分比关系你们很多数据点导致预测在边界处，即既不是 0 也不是 1。

II 所以，你需要做什么：-

您需要减少 % ties 并尝试实现高一致性、高精度和可接受的 GOF 参数

III 如何改进你的模型

我经常做的事情之一，通常是使用 BOOTSTRAPPING，如逐步或向后选择失败。最简单稳健的算法之一，可帮助我们使用多个样本获得最相关的变量，从而有助于提高模型的准确性和稳定性
如果BOOTSTRAPPING也失败了，那么尝试Machine Learning techniques像随机森林，GBM等。随机森林被认为是最稳健的分类算法之一
如果个别算法也失败，则尝试stacking。多种分类算法的预测能力的简单组合。注意：- 当上述所有选项都已用尽时使用此选项。

希望对您有所帮助:-)

Answer 2

从那以后，我读到在处理大型数据集时，拟合优度测试本身就存在问题，因此，根据文献，我选择忽略它们，转而采用考虑 p 值的交叉验证方法，零假设检验、ROC AUC c 统计量、置信区间和最大重新调整的 R 方统计量（Johnson 和 Wichern 1992）（Shmueli、Lin 和 Lucas Jr. 2013）（Li 2013）

SAS PROC LOGISTIC - 为什么拟合优度测试拒绝模型？

SAS PROC LOGISTIC - why is Goodness of Fit test rejecting model?

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