目录一、K最近邻（KNN）二、决策树三、支持向量机四、集成学习五、实时脚本的介绍六、导入数据并生成脚本七、导出模型并进行预测八、导出代码并进行预测九、决策树的预测和可视化十、交叉验证的测试集和随机数种子十一、多分类问题的F1分数计算原理11.1 二分类问题的 F1 分数 11.2 多分类问题的 F1 分数十二、MATLAB计算F1分数十三、绘制ROC曲线并计算AUC十四、调参的
线性回归，逻辑回归和Cox比例风险回归模型都是被广泛使用的多元回归分析方法。医学模型研究，说到底是做一个模型，那么模型应该如何纳入自变量，纳入哪些自变量，这都是至关重要的问题。在统计学课本中，多重线性回归的自变量筛选方法有向前法、向后法和逐步法，这些方法使用起来没有标准答案，在数据分析时容易混乱。因此变量筛选的方法成为困扰中国广大的临床工作者的难题。同样的，老外们也对这个问
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2024-09-09 16:02:58
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- 用线性回归找到最佳拟合直线优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式 。- 回归的一般方法(1) 收集数据：采用任意方法收集数据。 (2) 准备数据：回归需要数值型数据，标称型数据将被转成二值型数据。 (3) 分析数据：绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做
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2024-05-06 11:03:23
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数学家Herman Wold( 沃尔德1902-1950)1938年提出：任何一个平稳过程都可以分解为两个不相关(或是说相互正交)的平稳过程之和。其中一个为确定性部分，可以用过去值描述现在值的部分，也称为可预测部分(或奇异部分)；另一个为纯随机性部分，也称为正则部分。设 为平稳随机过程，总可以分解为:并且过程 和过程 相互正交，即:称为奇异部分
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2024-05-10 17:19:11
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数学建模萌新学习笔记（实例：基于数据挖掘的财政分析和经济发展策略的模型）针对变量关系研究方法，包括了相关关系研究以及影响关系研究，大致将常用分析方法归纳为：相关分析，线性回归分析，Logistic回归分析，SEM结构方程1.相关性检验为何要进行相关性检验1.目的主要是观察各自变量和Y是否存在非线性关系。比如对于某个x，明显观察到它和y的散点图是一条抛物线。这种情况下需要把平方项加进来。这种情况下，
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2023-10-20 16:56:16
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# 逐步回归预测的实现过程
逐步回归是一种用于模型选择和变量筛选的统计方法，它可以帮助我们找到最适合的预测模型。对于初学者来说，了解其实现步骤至关重要。本文将为你演示如何使用Python实现逐步回归预测。
## 流程概述
下面的表格展示了逐步回归预测的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-10-23 05:13:59
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文章目录引言1.最优子集法2.向前逐步选择3.向后逐步选择4.双向挑选 引言，在python中没有找到直接计算AIC,BIC的包，自定义也很复杂，这里使用1.最优子集法(i) 记不含任何特征的模型为 ?0 ，计算这个 ?0 的测试误差。 (ii) 在 ?0 基础上增加一个变量，计算p个模型的RSS，选择RSS最小的模型记作 ?1 ，并计算该模型 ?1 的测试误差。 (iii) 再增加变量，计算p-
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2023-10-21 18:40:06
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回归分析的基本思想是： 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。多元回归分析的由来： 在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互相作用的关系。 在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更好。逐步回归法：逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型
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2024-01-24 15:36:17
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1、逐步回归法，班级：研1614，学生：秦培歌，认为社会学家犯罪和收入低，与失业和人口规模有关，20个城市的犯罪率(每10万人的犯罪人数)和年收入在5000美元以下的家庭的百分比1，失业率2和人口总数3 (千人)。 在(1)13中最多只择不开2个变量时，最好的模型是什么？ (2)包含三个参数的模型比上面的模型好吗？ 决定最终模型。 分析：为了获得更直观的认识，可以创建犯罪率y和年收入在5000美元
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2024-03-12 18:10:59
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前言我在本科的时候接触过用LASSO筛选变量的方法，但了解不多。这几天在公司实习，学习到特征选择，发现还有个LARS是经常和LASSO一起被提起的，于是我临时抱佛脚，大概了解了一下LARS的原理。在看文章的时候发现很多人提到Solution Path这样一个概念，起初很费解，后来看了Efron等人的"Least Angle Regression"论文，算是明白了一些。不过本人由于懒，原文后面数学证
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2024-05-06 15:10:20
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SPSS回归分析案例1.应用最小二乘法求经验回归方程1.1数据导入首先将数据导入SPSS如下： 1.2线性回归条件的验证我们需要验证线性回归的前提条件：线性（散点图，散点图矩阵）独立性正态性（回归分析的过程中可以检验）方差齐性（回归分析的过程中可以检验）1.2.1 散点图绘制打开图形->旧对话框->散点/点状 选择矩阵分布后将X,Y作为变量绘制散点图： 最终得到散点图： 可以看出X-Y
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2023-11-01 20:16:25
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用Python做逐步回归算法介绍数据情况案例数据代码结果 算法介绍逐步回归是一种线性回归模型自变量选择方法； 逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回
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2023-08-10 13:37:23
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# 使用Python实现多元逐步回归：拟合与预测
## 引言
在数据科学的领域，多元逐步回归是一种重要的统计分析技术，它用于了解多个自变量如何影响一个因变量。本文将为你提供一份详细的指南，帮助你使用Python实现多元逐步回归的拟合与预测。
## 流程概述
在开始之前，我们首先需要了解整个过程的基本步骤。以下是实现多元逐步回归的关键步骤：
| 步骤 | 描述
一、Logistic回归与多元线性回归不同，logistic回归可以用来解决分类问题，其中二项Logistic回归通常可以解决是否购买、是否流失等二分类问题，而多项Logistic回归可以用于多分类的操作。本篇先介绍二项的logistic回归1.1为什么Logistic回归可以用来解决分类问题？回顾多元线性回归问题的经验，可以发现多元线性回归的目标是数值型变量，假定为y，y的取值范围是全体实数，即
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2024-08-15 19:26:02
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自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average Model, ARMA）是一种经典的时间序列预测模型，用于分析和预测时间序列数据的行为。ARMA模型结合了自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型的特点，能够捕捉时间序列数据中的趋势和季节性变化。首先，我们来详细讲解一下自回归模型（AR模型）。自回归模型是基于过去时间步长的观测值来预测当前观测值的一种线性模型。在AR模
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2024-07-23 13:17:41
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回归系数依旧是4.425，但是参数检验中p值增大（但是依旧足够小，回归依旧高度显著） 所以X1和X2可能有很强的相关性，所以导致删除X2后模型依旧显著。 3.7 （1）直接对所有参数做线性回归： 进行逐步回归： 逐步回归得到的线性回归方程中，保留了x1，x2，x3. 但是x3不够显著，所以只对x1，x2进行回归。 所以最优的回归方程为：Y=53.00609+1.41589X1+0.65029X2
逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。本例的逐步回归则有所变
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2023-09-28 19:47:38
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摘要：本文解释了回归分析及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用
先谈一下个人对多元逐步回归的理解：多元逐步回归的最本质的核心是最小二乘原理，本方法中调用smf方法。# encoding: utf-8
"""
功能：多元逐步回归
描述：基于python实现多元逐步回归的功能
作者：CHEN_C_W （草木陈）
时间：2019年4月12日(星期五) 凌晨
地点：杭州
参考：
"""
import numpy as np
import pandas as pd
f
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2023-08-14 15:42:08
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逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。本例的逐步回归则有所变
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2023-12-17 17:54:33
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