回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。lm()函数说明lm(formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, off
转载
2023-06-25 08:50:32
242阅读
偏差和方差的定义介绍：偏差(Bias)这里的偏指的是 偏离 , 那么它偏离了什么到导致了误差? 潜意识上, 当谈到这个词时, 我们可能会认为它是偏离了某个潜在的 “标准”, 而这里这个 “标准” 也就是真实情况 (ground truth). 在分类任务中, 这个 “标准” 就是真实标签 (label). 通俗的说就是: 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程序, 即 刻画了学习算法本身
转载
2024-06-24 06:36:25
33阅读
前言 回归（regression）模型的输出值是一个数。预测，PM2.5预测，自动驾驶中方向盘角度的预测，宝可梦进化后的CP值预测等都是其应用案例。课程中老师依旧是用的他惯用的宝可梦来做的示范。在一定范围内，增加模型复杂度，可以提升模型性能，但是超出该范围就会出现过拟合。用正则化的方式，可以降低过拟合出现的可能。线性回归 &nb
转载
2024-05-02 06:40:25
37阅读
文章目录
欠拟合
一、什么是欠拟合？
二、欠拟合出现原因
三、解决欠拟合(高偏差)的方法
过拟合
一、什么是过拟合？
二、过拟合出现原因
三、解决过拟合(高方差)的方法
欠拟合
一、什么是欠拟合？
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据
转载
2024-04-07 00:04:56
269阅读
线性模型拟合模型 用lm()函数拟合模型。lm(formula = y ~ x1+x2+x3+...+xn,data)
formula：y是响应变量，x是预测变量。指定模型的工具函数 （1）如果想在表示表达式字面上的含义而不是公式的含义，用恒等函数I()。获取模型信息 （1）首选用print()查看模型信息的首选方法。 （2）利用formula(x)函数显示拟合模型的公式。 （3）利用coef(x
转载
2024-04-09 01:59:55
84阅读
机器学习实战 5.1Logistic回归基础介绍一、前言本文结合apachecn和Jack Cui的文章进行整合 加上自己的看法 旨在把Logistic解释清楚~本文出现的所有代码，均可在github上下载，不妨来个Star把谢谢~：Github代码地址二、Logistic回归与梯度上升算法Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的，例如预测明天是否会下雨。首先，
在先前的两篇帖子中讨论了基本的线性回归和逻辑回归的问题，这些模型还比较理想，实际情况下样本数据的分布可能并没有这么完美，这个时候就会产生一系列的问题。1 非线性回归很多时候我们碰到的回归问题并不是线性的，而是非线性的。换句话说，我们的样本数据分布不是一条完美的直线，而是一条曲线。以之前线性回归的例子，如下图所示，样本数据的分布更符合一条曲线的形状。那么如何去拟合得到这样的曲线呢？在处理非线性回归的
# 回归拟合模型 R² 比较的实现指南
回归分析是统计学中重要的工具，能够帮助我们理解变量之间的关系。作为一名开发者，掌握如何实现回归拟合模型并计算 R² 值是非常重要的技能。本文将引导你完成这一流程，适合刚入行的小白。我们将分步进行，并在每一步提供代码示例与详细说明。
## 整体流程
以下是实现回归拟合模型 R² 比较的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
散点图加载R包加载数据集绘制基础散点图调整点的大小根据分组类型改变散点图的形状调节散点图的透明度修改x，y轴的刻度范围设定x,y轴的标签及标题和副标等图例的管理（本位只讲位置）字体设置字体大小和类型输出图片完整代码 利用ggplot2包及相关包描绘美观且有用的散点图。散点图是一种常用的图形，可以直观展示回归分析中数据的分布和聚合情况（因变量随自变量而变化的大致趋势，进而找到变量之间的合适函
转载
2023-09-19 12:21:32
782阅读
1. 什么是线性回归线性回归：通过拟合因变量yy和自变量x⃗ x→的最佳线性关系来预测目标变量。最佳拟合通过尽量缩小预测的线性表达式和实际观察结果间的距离总和来实现。没有其他位置的拟合比该位置生成的错误更少，该拟合是最佳拟合。2. 基本形式：给定d个属性的实例 x=(x1,x2,...,xd),xi是x在第i个属性的取值：x=(x1,x2,...,xd),xi是x在第i个属性的
一、Approximation and fitting1. 拟合与回归的区别回归分析：是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。 拟合：是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。 如果你认同上面的两个定义的话。那么，很明显，回归分析包含的研究范围更多。拟合在某种程度上是承认了变量只见存在相
转载
2024-06-13 08:22:37
117阅读
# Python 拟合回归模型的探索
回归分析是统计学中一个重要的领域，广泛应用于经济、工程、社会科学及许多其他领域。通过回归模型，我们可以发现自变量与因变量之间的关系，从而进行预测或洞察数据规律。本文将通过一个完整的例子，介绍如何在 Python 中拟合回归模型，并可视化结果。
## 1. 什么是回归模型？
回归模型主要用于分析变量之间的关系。简单线性回归是最基础的形式，它通过一条直线描述
原文：
Real-World Machine Learning: Model Evaluation and Optimization
作者：Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf 监督学习的主要任务就是用模型实现精准的预测。我们希望自己的机器学习模型在新数据（未被标注过的）上取得尽可能高的准确率。换句话说，也就
转载
2024-11-01 09:57:37
52阅读
1.3 机器学习方法之回归问题1. 线性回归1.1 最小二乘法1.2 岭回归1.3 Lasso回归1.3.1 回归案例：某市财政收入预测 回归分析用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值也随之发生变化。1. 线性回归线性回归算法假设特征和结果满足线性关系。这就意味着可以将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。模型 选择拟合函数形式 用去描述特征里
R语言是一种非常强大的统计分析和数据可视化工具，可以用来拟合各种类型的回归模型。在本文中，我将向你介绍如何使用R语言来拟合二次回归模型。
首先，让我们来看一下整个流程，并用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入数据 |
| 2. | 创建模型 |
| 3. | 拟合模型 |
| 4. | 输出结果 |
| 5. | 可
原创
2023-12-27 04:36:31
546阅读
首次接触最优化算法。介绍几个最优化算法，并利用它们训练出一个非线性函数用于分类。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（该直线为最佳拟合直线），这个拟合过程称作回归。利用Logistic回归进行分类思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示找到最佳拟合参数。训练分类器的做法：寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法（梯度上升法、改进的
转载
2024-04-20 13:15:15
55阅读
前言：学习《机器学习实战》这本书到现在，这一章节算是数学理论较多的，也很高兴自己能通过搜索资料和学习他人博客推导出运算公式并了解代码含义，对自己而言也是一个小的突破，继续写下机器学习博客记录。Logistic回归回归：假设有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就称为回归。拟合：形象上说就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来，因为这条曲线有无数
转载
2024-04-28 14:59:52
106阅读
概念最优化算法回归：用一条直线对点（多个数据）进行拟合，（该线条称为最佳拟合直线）这个拟合过程就称作回归主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类过程：收集数据 准备数据，数值型，结构化数据格式最佳 分析数据 训练算法，大部分时间用于训练，目的是为了找到最佳回归系数。 测试算法 使用算法，首先输入一些数据，转换成对应的结构化数值，接着基于训练好的回归系数，就可以对这些数值进行简单
转载
2024-04-02 22:34:07
303阅读
## R语言多项式回归模型拟合
### 1. 引言
多项式回归是一种回归分析方法，用于描述自变量与因变量之间的非线性关系。与线性回归不同，多项式回归可以通过引入高次项来拟合更复杂的数据模式。R语言提供了丰富的函数和工具，使得多项式回归模型的拟合变得简单和高效。
本文将介绍如何使用R语言进行多项式回归模型的拟合，并通过代码示例进行讲解。
### 2. 数据准备
首先我们需要准备一组数据用于
原创
2023-09-10 07:24:53
373阅读
借用Andrew Ng的PPT，下图分别对应特征多项式阶数d=1、2、4的情况，由此可知，特征多项式的阶数不是越高越好。
一、欠拟合的解决方法 1、分析数据，增加特征维度
转载
2024-03-18 19:46:24
465阅读
