变量选择方法1 背景2 变量选择方法有哪些？3 什么叫向前/向后选择以及逐步回归、最优子集？AIC/BIC又是怎么定义的？3.1 四种统计上变量选择的方法3.2 什么是AIC/BIC3.2.1 AIC3.2.2 BIC4 如何实现5 参考 1 背景为什么要聊一聊机器学习中的变量选择问题呢？因为这个问题在机器学习中相当重要，并且也是面试必问题之一，刚好前几天面试还被问到了变量选择中一个很细节的知识
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2024-03-27 12:30:14
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1.线性回归回归一词最早由英国科学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）提出。他发现一个趋势：父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮。但给定父母的身高，儿女辈的平均身高却趋向于或者“回归”到全体人口的平均身高。换句话说，即使父母双方都异常高或者异常矮，儿女的身高还是会趋向于人口总体的平均身高。这也就是所谓的普遍回归规律。现代意义上的回归分析用来预测两种两种以上变量间相互依赖的定量关系。其中
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2024-04-26 17:25:02
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反射就是动态加载对象，并对对象进行剖析。在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都能够调用它的任意一个方法，这种动态获取信息以及动态调用对象方法的功能成为Java反射机制。 一、基本操作 1 package com.slp.springbootelasticsearch.test;
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3 import java.lang.reflect
一、 解法理解：比如向前回归，就是先选择和响应最相关的变量，进行最小二乘回归。 然后在这个模型的基础上，再选择和此时残差相关度最高的（也就是相关度次高）的变量，加入模型重新最小二乘回归。之后再如法继续，直到在某些度量模型的最优性准则之下达到最优，从而选取一个最优的变量子集进行回归分析，得到的模型是相比原模型更加简便，更易于解释的。这种方法，牺牲了模型准确性（预测有偏），但是提高了模型的精
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2024-08-06 18:26:44
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当有大量的候选变量中选择最终的预测变量，有以下两种流行方法 逐步回归法(stepwise method)a、向前逐步回归（forward stepwise regression）：每次添加一个预测变量到模型中，知道添加不会使模型有所改进为止b、向后逐步回归（back setpwise regression）：从模型中所有的预测变量开始，每次逐步删除一个变量直到会减低模型质量为止c、向
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2024-03-19 09:34:38
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# 向前逐步回归法在R语言中的应用
向前逐步回归法（Forward Selection）是一种典型的多变量统计分析方法，广泛应用于数据科学和统计建模中。它的目标是在众多自变量中选择出对因变量有显著影响的变量，从而建立一个有效的预测模型。本文将以R语言为例，介绍如何使用向前逐步回归法，并展示相关的可视化结果。
## 什么是向前逐步回归法？
在向前逐步回归中，模型开始时不包含任何自变量，然后逐步
plt.figure(figsize=(9, 6))
y_train_pred_ridge = ridge.predict(X_train[features_without_ones])
plt.scatter(y_train_pred_ridge, y_train_pred_ridge - y_train, c="g", alpha=0.6)
plt.scatter(y_test_pred_ri
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2024-08-20 14:55:40
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定义确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，分为单变量线性回归和多变量线性回归，即一元和多元。一元线性回归1.一元线性回归公式 其中y为因变量，x为自变量，为斜率，为截距，为误差。线性回归的目标是为了找到一个函数使得（）最小2.损失函数将方差作为损失函数，目标是使得方差最小。3.优化准则，梯度下降 偏导数代表对于的梯度方向，为步长，中间为减号的原因是因为函数值沿着梯度的方向是
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2023-08-02 08:13:39
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线性回归标准方程法一般我们使用梯度下降法求解线性回归，而要求解最优方程往往需要迭代很多步，标准方程法可以一步到位。假设有一个代价函数：J(θ)=aθ2+bθ+c 。找出能使代价函数最小化的θ，也就是求出J关于θ的导数，当该导数为0的时候，θ最小。标准方程法就是直接将上市经过求导转化成推导过程由上式可知，X为m*（n+1）维的矩阵，Y为m*1维的矩阵，最后一个矩阵少写了一项。样例代码如下：# 线性回
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2024-03-31 09:26:52
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作为程序员，你肯定遇到过这样的领导：“别人还没走，你先走了不合适吧。”“不能确定功劳，总得有苦劳吧！你看别人9点谁走了？”说到996，这很有可能是诱因之一。所以很多程序员会在学习了Java、C的情况下，依然转头Python的怀抱。提升工作效率，减少代码量，能把更多时间放在程序设计上，或许才是解脱自己的王道。那种无谓的耗时间、磨洋工，有什么意义呢？而说到Python，它的主要就业方向其实就这几种：爬
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2024-02-02 20:07:43
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（0）推导在笔记上，现在摘取部分要点如下：sigmoid函数，将线性模型 wTx的结果压缩到[0,1]之间，使其拥有概率意义。 其本质仍然是一个线性模型，实现相对简单。在广告计算和推荐系统中使用频率极高，是CTR预估模型的基本算法。同时，LR模型也是深度学习的基本组成单元。 LR回归属于概率性判别式模型，之所谓是概率性模型，是因为LR模型是有概率意义的；之所以是判别式模型，是因为LR回
接着上次的笔记，此次笔记的任务是利用lasso回归建立预测模型并绘制列线图。在目前发表的论文中，lasso回归大都只是作为一种变量的筛选方法。首先通过lasso回归获得系数不为0的解释变量，再利用这些筛选到的变量进行多重回归建立预测模型，实际上这是relaxed lasso的一种特殊情况（γ=0）。这种做法用于预测问题不大，但一般不用于因果推断。我们也可以直接利用lasso回归的参数来建模预测，但
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2024-01-26 22:01:50
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公元2020年5月7日，距离算法考试还有2天。一、知识归纳1.回溯法的定义回溯法也称为试探法，首先暂时放弃关于问题规模大小的限制，并将问题的候选解按某种顺序逐一枚举和检验。 【回溯】当发现当前候选解不可能是解时，就选择下一个候选解； 【向前试探】倘若当前候选解除了还不满足问题规模要求外，满足所有其他要求时，继续扩大当前候选解的规模，并继续试探。 【找到解】如果当前候选解满足包括问题规
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2024-08-11 15:35:22
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上一篇已经将所有变量都转化为woe值的形式，这里再另外补充一个小技巧—dummy变量的使用。 1.有时候我们的数据来源可能不是很真实，如客户自己填写的婚姻状况，假设婚姻状况不会要求客户提供证明，但此时我们想加入这个变量，可以考虑加入"是否未婚或者离异"，此时认为客户填写未婚或者离异的相比填写已婚的较为真实。 2.在上一篇连续变量分箱分箱时有说到，当变量是U型时强行改变变量的趋势可能会
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2024-04-06 11:32:57
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ISLR(6)-线性模型选择与正则化乱花丛中过，只沾我爱的，信用卡最优模型的变量筛选笔记要点：0.线性模型选择1.最优子集选择(6.1.1)2.逐步选择-- 正向逐步-- 反向逐步3.选择最优模型--
, AIC, BIC, and Adjusted
-- 验证与交叉验证 0. 基于信用卡的线性模型选择方法介绍回顾信用数据集的十个变量 这篇笔记将总结
Predictive Image Regression for Longitudinal Studies with Missing Data论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.07553他人评价：实际上，LDDMM本身就可以理解为一个深度网络，而且是结构最优化的深度网络，基于geodesic shooting的方案实际上和deep learning的前向卷积+back
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2024-05-21 22:11:54
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1、分类问题 通常用y=0（negative class） 或 1 （positive class）来表示两种结果。另外还有多集合的分类问题，如y可以等于0,1,2,3。。。 上一节所讲的线性回归模型只能预测连续的值，对于二分类问题，我们需要输出0或1。所以我们可以将h>=0.5时预测
# 逻辑回归变量筛选：Python示例
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计分析方法。与传统的线性回归不同，逻辑回归使用逻辑函数将预测的结果值映射到0和1之间，通常用于二分类问题。在数据分析中，变量筛选是提高模型性能的重要步骤，特别是在特征数量庞大的情况下。本文将通过Python代码示例介绍如何在逻辑回归中进行变量筛选。
## 1. 数据准备
为了演示逻辑回归的变量筛选，首先我们需要准备一
回归预测中的降维处理1 降维是什么？2 降维有哪些方式？2.1 特征选择2.2 特征提取3 特征选择的方法3.1 Filter过滤法：方差过滤卡方过滤F检验互信息法 1 降维是什么？降维就是减少原来数据的维度。 在进行数据分析时，可能当前数据有非常高维的特征，并且通常他们都有着非常强烈的相关性，难以通过常规的多元回归分析变量之间的关系。2 降维有哪些方式？2.1 特征选择着重注意 选择 这里的
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2024-07-16 10:24:53
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K近邻算法KNN算法要素Scikit Learn 中的 k-近邻算法Scikit Learn 中 k-近邻算法使用实现 Scikit Learn 中的 KNeighborsClassifier 分类器Kd树KNN算法小结Deom K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，通过测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。（换句话说就是在一个坐标系中，你要根
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2024-04-06 22:02:13
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