회귀 모형의 교차 검증에서 모형 안정성

로지스틱 회귀 분석의 다중 교차 검증 접힘과 각 회귀 계수의 다중 추정 결과가 제공되면 회귀 계수를 기반으로 예측 변수 (또는 예측 변수 집합)가 안정적이고 의미가 있는지 여부를 어떻게 측정해야합니까? ? 선형 회귀와는 다른가요?

CV의 각 테스트 폴드에서 발생하는 회귀 계수를 독립 관측치로 취급 한 다음 Shrout & Fleiss가보고 한 클래스 내 상관 계수 (ICC)를 사용하여 신뢰도 / 안정성을 계산할 수 있습니다.

교차 검증에서 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트의 두 부분으로 나눈다 고 가정합니다. 한 번에 훈련 세트의 모델을 맞추고 테스트 세트의 응답을 예측하는 데 사용합니다. 이렇게하면 단일 예측 변수가 아닌 전체 모형에 대한 오류율이 표시됩니다.

평범한 선형 회귀 분석에 사용 된 F- 검정과 같은 것을 사용하여 예측 변수에 대한 p- 값을 찾을 수 있는지 모르겠습니다.

예를 들어 뒤로 또는 앞으로 선택을 사용하여 모형에서 예측 변수를 제거 할 수 있습니다.

CV 대신 부트 스트랩을 사용하여 각 예측 변수에 대한 신뢰 구간을 찾은 다음 얼마나 안정적인지 확인할 수 있습니다.

이력서에 몇 번이나 접어 사용합니까, 일회성 교차 검증입니까?

목표가 무엇인지에 대한 자세한 내용은이 질문에 대답하는 데 도움이 될 것입니다.