岭回归（Ridge Regression）岭回归基本原理sklearn实现岭回归 岭回归基本原理 岭回归的代价函数加入了一个L2正则项（没有正则项的是无偏估计，加入正则项的代价函数为有偏估计），最后一个正则项系数label与前面的岭系数label不一样。下面是岭回归的代价函数： 那么对岭回归
转载
2023-10-28 18:59:52
69阅读
# 使用Python实现岭回归算法及F检验
在机器学习中，回归分析是一种重要的方法，用于了解变量之间的关系并预测结果。岭回归（Ridge Regression）是一种线性回归的变体，它在标准线性回归的基础上引入了L2正则化。岭回归在处理多重共线性问题时表现尤为出色。本文将深入讲解岭回归算法，并探讨如何使用F检验来评估模型的优劣。
## 岭回归简介
岭回归的主要思想是通过在损失函数中添加一个正
模型的假设检验(F与T)F检验：提出原假设和备择假设 然后计算统计量与理论值 最后进行比较F检验主要是用来检验模型是否合理的代码：# 导入第三方模块
import numpy as np
# 计算建模数据中因变量的均值
ybar=train.Profit.mean()
# 统计变量个数和观测个数
p=model2.df_model
n=train.shape[0]
# 计算回归离差平⽅和
RSS=
转载
2021-10-24 12:39:00
209阅读
概述Ridge 和 Lasso回归是正则化技术的两种类型正则化技术用于处理过度拟合和数据集过大的情况Ridge 和 Lasso回归涉及增加罚款的回归函数炫云：你应该知道7个回归技巧!炫云：线性回归算法的评估指标炫云：Regression炫云：逻辑回归炫云：logistic Regression炫云：逻辑斯蒂回归模型炫云：Ridge 和 Lasso Regression（python）介绍当我们讨论
转载
2024-01-08 17:53:33
102阅读
# Python 岭回归与 T 检验
在数据分析与机器学习中，回归分析是一项重要的工具。其中，岭回归（Ridge Regression）是一种处理多重共线性问题（即自变量之间存在较强相关性）的有效方法。同时，T 检验（t-test）可以用来检验不同组之间的均值差异。本文将探讨如何使用 Python 实现岭回归，并利用 T 检验来评估模型的效果。
## 什么是岭回归？
岭回归是一种线性回归技术
Ridge回归模型最近做项目用到岭回归模型，特地来记录一下整个岭回归模型的原理和代码。
以后会将用到的机器学习模型算法都记录下来。1、Ridge 回归原理多元线性回归计算回归系数的时候回归系数的计算如下： 学过线性代数的都知道，以上式子β存在的前提是X’X可逆。 但是可能会出现自变量个数多于样本数，或者多重共线性使得X’X行列式为0。此时β不存在。 为了避免β不存在的情况，觉得加上一个L2正则项。
转载
2024-04-22 19:19:31
235阅读
1.最小二乘法则假设我们有n个样本数据，每个数据有p个特征值，然后p个特征值是线性关系。即对应的线性模型写成矩阵的形式即是Y=XA，误差B矩阵：即B=Y-XA。【Y和A是列向量，X是矩阵】误差的平方的计算公式Xi为行向量，A为列向量。最小二乘法的目标就是取得最小的e对应的A，由于方差的计算是一个二次函数，即抛物线，对应存在一个最小值，即导数为0对应的A。所以对e求A的偏导数
转载
2024-05-19 07:24:06
46阅读
回归算法文章参考1.线性回归假设有数据有其中： 其中m为训练集样本数，n为样本维度，y是样本的真实值。线性回归采用一个多维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点，最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方（概率解释-高斯分布加最大似然估计）即有如下目标函数： 其中线性函数： 构建好线性回归模型的目标函数之后，接下来就是求解目标函数的最优解，即一个优化问题。常用的梯度优化方法都可以拿来用，这里以梯
转载
2024-03-27 16:41:01
101阅读
上一篇文章我们讲解了有关单样本T检验的相关内容(如何使用SPSS进行单样本检验)，其实论文中除了常用到的单样本T检验以外，还有另外一种T检验的方法也是经常用到的统计方法，也就是两独立样本T检验 说到T检验，我们先来回答一个问题：T检验属于单因素分析吗？那么，T检验与单因素方差分析有何关系？一个老师问我说：想分析年龄与SDS变量(抑郁自评量表)是否相关，首先将年龄与SDS做了一个散点图，
转载
2024-05-17 23:26:40
101阅读
Python：核岭回归预测，KRR
结合实用数据分析该书，整理了下代码，记录以作备忘和分享：注：其中用到mlpy（机器学习库）,安装会出现问题，可参考文末引用文章的处理方法。1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Wed Oct 17 21:14:44 2018
4
5 @author:
模型的显著性检验是指构成因变量的线性组合是否有效，即整个模型中是否至少存在一个自变量能够真正影响到因变量的波动。该检验是用来衡量模型的整体效应。回归系数的显著性检验是为了说明单个自变量在模型中是否有效，即自变量对因变量是否具有重要意义。这种检验则是出于对单个变量的肯定与否。 模型的显著性检验和回归系数的显著性检验分别使用统计学中的F检验法和t检验法，接下来将介绍有关F检验和t检验的理论知识和实践操
转载
2023-08-14 15:19:27
616阅读
人类对于自动化和智能化的追求一直推动着技术的进步，而机器学习这类型的技术对各个领域都起到了巨大的作用。随着时间的推移，我们将看到机器学习无处不在，从移动个人助理到电子商务网站的推荐系统。即使作为一个外行，你也不能忽视机器学习对你生活的影响。引言人类对于自动化和智能化的追求一直推动着技术的进步，而机器学习这类型的技术对各个领域都起到了巨大的作用。随着时间的推移，我们将看到机器学习无处不在，从移动个人
目录1、统计学习基础1.1 使用目的1.1.1 预测（prediction）*1.1.2 推断（inference）1.1.3 混合1.2 估计方法1.2.1 参数方法1.2.2 非参数方法1.3 预测精度（Flexibility）和可解释性（Interpretability）*1.4 评价模型精度1.4.1 拟合效果检验 （均方误差MSE）*1.4.2 偏差-方差权衡*1.4.3 分类
转载
2024-07-01 17:09:54
63阅读
一、基本知识1、岭回归：从公式看，加入正则化项（2范数）。回归系数的计算公式为：问题引入：若给定数据集X，如果XTX的逆存在，可以使用常规的线性回归方法。但是，（1）数据样本数比特征数少的情况，矩阵的逆不能直接计算；（2）即使样本数多于特征数，若特征高度相关，XTX的逆依然无法计算。此时，可以考虑岭回归。另，岭回归是有偏估计回归方法，引入lamda来限制所有系数之和，通过引入该惩罚项（从需要最小化
转载
2024-04-29 23:41:56
62阅读
阅读本文需要的背景知识点：标准线性回归算法、一丢丢编程知识一、引言 前面一节我们学习了机器学习算法系列（三）- 标准线性回归算法（Standard Linear Regression Algorithm），最后求得标准线性回归的代价函数的解析解 w 为： 其中提到如果矩阵 X 的转置与矩阵 X 相乘后的矩阵不是满秩矩阵时，这个矩阵是不可逆的，还提到其本质是多个自变量 x 之间存在多重共线性。下
模型的假设检验(F与T)：F检验(主要检验模型是否合理)'''F检验:提出原假设和备择假设 之后计算统计量与理论值 最后比较 F检验主要检验的是模型是否合理'''# 置信度95%时 F值（单边）1 """模型F的检验"""
2 # 计算统计量
3
4 # 导⼊第三⽅模块
5 import numpy as np
6 # 计算建模数据中因变量的均值
7 ybar=train.Profi
转载
2024-03-28 11:53:38
339阅读
目录2. 内核岭回归介绍2.1 岭回归介绍2.2 核函数介绍3. 实验过程3.1 数据集介绍3.2 实验代码3.3 运行结果 2. 内核岭回归介绍2.1 岭回归介绍岭回归的出现是为了解决线性回归出现的过拟合以及在通过正规方程方法求解θ的过程中出现的x转置乘以x不可逆这两类问题的，通过在损失函数中引入正则化项来达到目的。 随着模型复杂度的提升，在训练集上的效果就越好，即模型的偏差就越小；但是同时模型
转载
2024-08-16 10:24:04
55阅读
Andrew Zhang Tianjin Key Laboratory of Cognitive Computing and Application Tianjin University Nov 25, 2015本来以为线性回归是一个特简单的东西，最近遇到很多基于线性回归的东西，才意识到我的无知。为了记录最近的学习历程，还是从线性回归开始系统总结一下吧。一、线性回归 在实际问题中，在考虑变
# Python线性回归F检验指南
线性回归是统计学中常用的一种方法，通过建立自变量与因变量之间的关系模型，帮助我们做出预测或分析。F检验是用来检验我们的模型是否显著，即自变量对因变量的影响是否显著。本文将指导你如何在Python中实现线性回归F检验，下面先介绍整个流程。
## 整个流程概览表
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-08-15 09:37:04
108阅读
# Python中的岭回归及其结果解析
在机器学习领域，岭回归（Ridge Regression）是一种处理多重共线性问题的线性回归方法。它在普通最小二乘法（OLS）的目标函数中添加一个L2正则化项，从而减少模型的过拟合现象，特别是在特征数量较多时。同时，很多人在使用Python实现岭回归时，往往会疑惑它是否提供检验结果，本文将对此进行深入探讨，并提供相应的代码示例。
## 什么是岭回归？
