Obsah:

Jak si vyberete nejlepší vícenásobný regresní model?
Jak si vyberete nejlepší vícenásobný regresní model?

Video: Jak si vyberete nejlepší vícenásobný regresní model?

Video: Jak si vyberete nejlepší vícenásobný regresní model?
Video: Model Selection in Multiple Regression 2024, Listopad
Anonim

Při výběru lineárního modelu je třeba mít na paměti následující faktory:

  1. Pouze srovnávat lineární modely pro stejnou datovou sadu.
  2. Najdi Modelka s vysoko nastaveným R2.
  3. Ujistěte se Modelka má rovnoměrně rozložené zbytky kolem nuly.
  4. Ujistěte se, že chyby tohoto Modelka jsou v malé šířce pásma.

Kdy byste měli použít vícenásobnou regresi?

Vícenásobná regrese je rozšířením jednoduchého lineární regrese . Používá se, když my chtít na predikovat hodnotu proměnné na základě hodnoty dvou nebo více jiných proměnných. Proměnná my chtít na predikce se nazývá závislá proměnná (nebo někdy proměnná výsledku, cíle nebo kritéria).

Následně je otázkou, jak si mám vybrat model? Jak si vybrat model strojového učení – několik pokynů

  1. Sbírat data.
  2. Zkontrolujte anomálie, chybějící data a vyčistěte data.
  3. Proveďte statistickou analýzu a počáteční vizualizaci.
  4. Sestavte modely.
  5. Zkontrolujte přesnost.
  6. Prezentujte výsledky.

Jednoduše řečeno, jaké jsou různé typy regresních modelů?

Typy regrese

  • Lineární regrese. Je to nejjednodušší forma regrese.
  • Polynomiální regrese. Je to technika, jak přizpůsobit nelineární rovnici polynomiálními funkcemi nezávisle proměnné.
  • Logistická regrese.
  • Kvantilová regrese.
  • Ridge Regrese.
  • Regrese lasem.
  • Elastická čistá regrese.
  • Regrese hlavních komponent (PCR)

Kolik nezávislých proměnných lze použít ve vícenásobné regresi?

dva

Doporučuje: