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
导读：在我们日常生活中所用到的推荐系统、智能图片美化应用和聊天机器人等应用中，各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效。本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别，还为每一个类别列出了一些实际的算法并简单介绍了它们的优缺点。 目录 1. 正则化算法（Regularization Algorithms）2. 集成算法（Ensem
文章目录一、综述二、常见的回归分析三、对于相关性的理解四、一元线性回归模型五、对于回归系数的解释六、内生性七、四类线性模型回归系数的解释八、对于定性变量的处理——虚拟变量
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2024-03-18 09:48:43
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需求：4、wifi不能访问内外 5、服务器针对80开放，服务只能上外网 6、所有IP不能访问财务部，但财务部可以访问内网和外网 7、内网通过访问域名到服务器业务网络拓扑：中心思想：1、流量的方向 流量是要一去一回的，2个方向，方向的选择需要根据需求定，去方向控制自己能干嘛，回方向控制别人能干嘛2、节点 一个接口一个节点，节点之间作用范围不一样3、应用到哪个节点上 满足需求情况下，离自己主机越近的节
特征之间的多重共线性，是指在回归模型中，自变量之间存在高度的线性相关性，导致回归系数的估计不准确，不稳定，甚至不可信的现象。多重共线性的存在会影响模型的解释能力和预测能力，增加模型的复杂度和不确定性，降低模型的泛化能力。举一个实际的例子，假设我们想用线性回归模型来预测房价，我们选择了以下几个自变量：房屋面积，房屋卧室数，房屋卫生间数，房屋所在地区，房屋建造年份等。这些自变量中，可能存在一些多重共线
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2024-07-05 22:46:58
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这一次的博客其实是接着上一次的，即对上一次博客的补充首先，我们从缩减说起：缩减方法XTX奇异，从而限制了LR和LWLR的应用。这时需要考虑使用缩减法。 缩减法，可以理解为对回归系数的大小施加约束后的LR，也可以看作是对一个模型增加偏差（模型预测值与数据之间的差异）的同时减少方差（模型之间的差异）。 一种缩减法是岭回归（L2），另一种是lasso法（L1），但由于计算复杂，一般用效果差不多但
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2023-10-20 16:41:24
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文章目录1. 用 scipy 包2. 用 statsmodels 包3. 用 sklearn 包 使用 python 做线性回归分析有好几种方式，常要的是 scipy 包，statsmodels 包，以及 sklearn 包。但是， 这些包目前都不能处理共线性，即自动剔除部分共线性的变量，需要自己去编函数，这一点不如 spss 或 r 语言。 个人感觉 python 做线性回归最好的包是 st
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2023-10-13 23:42:55
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# 科普文章：Python sklearn双向逐步回归
在数据分析和机器学习领域，回归分析是一种常用的建模方法，用于预测一个变量（因变量）与一个或多个变量（自变量）之间的关系。双向逐步回归是一种高级的回归分析技术，它可以帮助我们在建立回归模型时自动选择最相关的特征变量，提高模型的准确性和预测能力。
Python中的`scikit-learn`库（简称`sklearn`）提供了丰富的机器学习工具
原创
2024-06-16 05:23:44
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# 教你如何实现Python双向逐步回归筛选变量
## 1. 流程概述
在实现Python双向逐步回归筛选变量的过程中，我们可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------|
| 1 | 初始化模型 |
| 2 | 向前选择变量
原创
2024-05-30 06:18:11
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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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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实现双向逐步回归筛选变量
在统计分析中，双向逐步回归是一种用于筛选最显著影响因变量的自变量的技术。本文将指导你如何使用Python进行双向逐步回归的变量筛选。我们将分步介绍每个环节，提供所需的代码及注释，帮助你更好地理解这一过程。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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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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- 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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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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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
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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