成本函数（cost function）也叫损失函数（loss function），用来定义模型与观测值的误差。模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差（residuals）或训练误差（test errors）。 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合，也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合。对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和（residual sum of square
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2024-03-15 11:07:47
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R方（R-squared）及调整R方（Adjusted R-Square）区别第一：R方（R-squared）定义：衡量模型拟合度的一个量,是一个比例形式，被解释方差/总方差。公式：R-squared = SSR/TSS
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2022-08-02 13:11:18
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并非所有结果/因变量都可以使用线性回归进行合理建模。也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？麦克法登R平方在R中，glm（广义线性模型）命令是用于拟合逻辑回归的标准命令。据我所知，拟合的glm对象并没有直接给你任何伪R平方值，但可以很容易地计算出McFadden的...
原创
2021-05-19 23:42:16
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6295并非所有结果/因变量都可以使用线性回归进行合理建模。也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？麦克法登R平方在R中，glm（广义线性模型）命令是用于拟合逻辑回归的标准命令。据我所知，拟合的glm对象并没有直接给你任何伪R平方值，但可以很容易地计算出McFadden的...
原创
2021-05-12 14:12:46
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作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 理解R方和调整R方的概念 了解R方和调整R方之间的关键区别
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2020-07-20 12:13:00
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目录1 各种数据指标，分类整理1.0 关于数据/值有3种1.1 第1类：描述一堆数据特征的指标：集中度，离散度，形状特征1.2 第2类：判断预测y值和观测值差距的指标1.3 第3类：描述误差的各种指标1.4 重点看第3堆指标：误差相关的指标3 相关度/ 相关系数R, coefficient of correlation3.1 相关系数定义3.2 相关系数的公式3.3 相关系数的意义3.4
本文介绍了回归模型在模型选择上的常见评估指标：SST、SSR、SSE和R-square。SST：The sum of squares totalSSR：
原创
2022-10-31 16:22:29
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一、基础理解 模型正则化（Regularization） # 有多种操作方差，岭回归只是其中一种方式； 功能：通过限制超参数大小，解决过拟合或者模型含有的巨大的方差误差的问题；影响拟合曲线的两个因子模型参数 θi （1 ≤ i ≤ n）：决定拟合曲线上下抖动的幅度；模型截距 θ0：决定整体拟合曲线上下位置的高低； 二、岭回归岭回归（Rid
回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。只要一切基于特征预测连续型变量的需求，我们都使用回归技术。既然线性回归是源于统计分析，我们就可以用不同的角度去理解它。从统计学的角度来看，我们对线性回归有
R语言在逻辑回归中求R square R方
原创
2022-10-29 22:32:26
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逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注后续文章。 1 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型，就相
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2024-04-28 15:12:58
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1、关于样本含量的问题 logistic回归分析中，到底样本量多大才算够，这一直是个令许多人困惑的问题。尽管有的人从理论角度提出了logistic回归分析中的样本含量估计，但从使用角度来看多数并不现实。直到现在，这一问题尚无广为接受的答案。根据国外一些大牛的看法，如果样本量小于100，logistic回归的最大似然估计可能有一定的风险，如果大于500则显得比较充足。当然，样本大小还依赖于变量个数
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2024-02-29 22:49:58
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0.来源本学期上了《多元统计与数据分析》的课，因为基础缺失较大，因此利用博客记录的方式对课件内容以及课后作业等内容做一些复述和思考。备注1： 在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是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。备注2. 回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变
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2024-05-06 14:10:50
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在进行生存分析时，Cox回归模型是一种非常流行且有效的方法。它能够帮助我们评估影响生存时间的协变量。然而，在分析过程中，有时我们可能需要进行调整，以消除混杂变量的影响。本文将详细分享如何在R语言中进行Cox风险比回归分析的调整，搭配各类工具及技巧，帮助你顺利进行分析。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统环境的搭建是到位的。以下是我们所需的软硬件要求：
- **操作系统**: Win
复杂统计方法R语言——简单回归
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2021-08-30 16:10:09
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简单回归
数据来源：http://www.statsci.org/data/general/cofreewy.html
1.读入数据
setwd("D:/数学建模/寒假美赛集训/R统计")
w=read.table("COfreewy.txt",header=T,encoding = "utf-8")
2.线性回归
a=lm(CO~.,w)
#a=lm(CO~Traff
原创
2021-09-08 15:15:22
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Box-Cox变换详解 目录Box-Cox变换详解1 什么是 Box-Cox变换2 用python进行Cox-Box变换2.1 变换代码2.2 逆变换3 Box-Cox变换和其它归一化方法的区别3.1 box-cox变换3.2 其他归一化方法4 Box-Cox变换的优点与缺点4.1 优点4.2 缺点5 box-cox对模型性能的下提升 1 什么是 Box-Cox变换box-cox变换是一种广泛应用
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2024-05-02 16:12:59
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第五章 Logistic回归假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。为了实现Logistic回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个结果代入Sigmoid函数中，进而得到一个范围在0-1之间的数值。任何大于0.5的数据被分入1类，小于0.5即被归入0类。1.Sigmoid函数的输入记为 (z)
假设对于输入数据X(x1，x2……xn)，输出数据y，对于线性回归我的简单理解就是线性拟合。因为为之前就对拟合这个词比较熟悉，对于最小二乘也是比较熟悉的。对于输入数据X，输出数据y，线性回归的基础公式为： 其中x1，x2……xn表示的是数据X的特征，而x0=1是固定的。我们希望根据已经给定的m个数据集da
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2024-04-06 13:30:32
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一、回归方法简介 回归指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。通常前者叫做因变量，后者叫做自变量。 事物之间的关系可以抽象为变量之间的关系。变量之间的关系可以分为两类：一类叫确定关系，也叫函数关系，其特征是
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2024-04-03 16:21:48
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