transformation - 如何从 GAMLSS 对象进行反向 orderNorm 转换(bestNormalize 包)？

Question

我的 y 变量 (n=30,000) 分布有非常重的尾部(正面和负面)，为此 fitDist GAMLSS函数选择 ST4 系列。

我尝试使用解释变量 x(pb 平滑)来评估基于 GAMLSS 的回归，但 y 的尾部太重，以至于在 50 之后无法收敛周期，甚至在 retrofit 后(耗时+++)。

因此，我使用 orderNorm 转换(bestNormalize 包)对 y 进行归一化，这样可以轻松快速地达到收敛，然后从 GAMLSS 对象预测拟合值。

但是，这些拟合的“orderNormalized”值是一个 GAMLSS 对象，因此不能使用 bestNormalize 中的预测函数进行反转(因为后者似乎无法识别GAMLSS 对象)。

我的问题:是否可以通过任何方式对 GAMLSS 对象的拟合值应用反向 orderNorm 转换？

Answer 1

预测函数的用途很容易混淆，所以我在这里列出没有代码的步骤(因为问题中没有示例):

1) transposeObj = orderNorm(data$outputvariable)
2) fitObj = gamlls(transposeObj$x.t ~., data)
3) pred   = predict(fitObj, type = 'response')
4) inversedpredictions = predict(transposeObj, newdata = pred, inverse = TRUE)

在纯文本中，您对数据进行归一化，拟合模型，对拟合进行预测，然后使用从 orderNorm 获得的归一化对象对预测进行预测。