目录 普通最小二乘法范数岭回归正则化：L1正则化L2正则化套索回归 弹性网络多任务套索其他回归模型代码演示：导包加载糖尿病数据训练线性模型回归问题得分计算规则使用岭回归交叉验证普通最小二乘法 范数范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（
转载
2024-06-11 06:36:52
99阅读
岭回归使用L2正则化对系数w进行约束，以限制模型复杂度（防止过拟合），import numpy as np
import pandas as pd
import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
X,y = mglearn.datasets.lo
转载
2024-03-26 09:21:33
136阅读
# 使用Python进行岭回归分析
## 什么是岭回归？
岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理多重共线性问题的线性回归方法。这种方法在损失函数中引入了L2正则化项，从而能够在回归模型中减少系数的复杂度和模型的过拟合现象。岭回归在许多场合下能提供比普通最小二乘法（OLS）更加稳健的预测结果。
在数据科学领域，使用Python来实现岭回归变得越来越普遍。本文将介绍如何使用Py
原创
2024-08-18 03:51:54
124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
98阅读
什么是岭回归？岭回归是专门用于共线性数据分析的有偏估计的回归方法，实际上是一种改良的最小二乘法，但它放弃了最小二乘的无偏性，损失部分信息，放弃部分精确度为代价来寻求效果稍差但更符合实际的回归方程。此处介绍下岭回归的回归系数公式，B(k)=(X’X+kI)-1X’Y作为回归系数的估计值，此值比最小二乘估计稳定。称B(k)为回归系数的岭估计。显然，当k=0时，则B(k)就成为了最小二乘估计；而当k→∞
转载
2023-11-29 19:59:07
161阅读
问题描述：接触SSIS不久，接到一个小任务，将SQL Server里的三张表的数据按其表间关联导出到3个sheet中，作为简单报表给客户。由于类似于ID之类的字段对于客户实际意义并不大，所以要将ID类字段数据换成与之对应的name字段数据，而这两字段之间的对应关系又存在另一张表，所以这儿就涉及到查询替换的一个技术问题。虽然前面已经有很多前辈做过关于数据导入导出的经典总结了，但我还是把我的一点小小经
转载
2023-10-17 08:38:10
72阅读
一、普通线性回归 1、原理 分类的目标变量是标称型数据，而回归将会对连续型的数据做出预测。应当怎样从一大堆数据里求出回归方程呢？假定输人数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中。那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过Y=X*W给出。现在的问题是，手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢？一个常用的方法就是找出使误差最小的W。这里的误差是指预测Y值和真实Y值之间的差值，使用该误差的简单累
转载
2024-03-25 19:48:11
88阅读
岭回归技术原理应用 作者：马文敏岭回归分析及其SPSS实现方法岭回归分析（RidgeRegression）是一种改良的最小二乘估计方法，它是用于解决在线性回归分析中自变量存在共线性的问题。什么？共线性是什么？共
转载
2023-06-29 20:16:31
194阅读
下载 解压后得到两个文件 点击下面那个，找到 “Windows”——“setup.exe”，双击打开安装1. 点击圈出的部分，开始安装 2. 一直点击下一步 / 我同意，直到如下界面可以修改安装路径3. 一直点击下一步，然后安装即可4. 如下是正常界面免费使用安装后先不要打开，找到下载的SPS26补丁文件中的lservrc，将其复制并替换到SPSS26安装的位置，默认
转载
2023-06-05 20:06:19
251阅读
# 如何在SPSS 26中连接MySQL
在现代的数据分析中，SPSS（统计产品与服务解决方案）是一款非常流行的软件，而MySQL则是常用的关系数据库系统。将这两者连接起来，可以极大地方便数据的分析和处理。本文将逐步指导您如何在SPSS 26中连接到MySQL数据库。我们将首先概述整个流程，然后详细介绍每一步所需的代码和操作。
## 连接SPSS和MySQL的整体流程
以下是连接SPSS 2
鲍鱼数据集案例实战）数据集探索性分析鲍鱼数据预处理对sex特征进行OneHot编码，便于后续模型纳入哑变量筛选特征将鲍鱼数据集划分为训练集和测试集实现线性回归和岭回归使用numpy实现线性回归使用sklearn实现线性回归使用Numpy实现岭回归利用sklearn实现岭回归岭迹分析使用LASSO构建鲍鱼年龄预测模型LASSO的正则化路径残差图 数据集探索性分析import pandas as p
转载
2023-10-11 20:44:50
102阅读
1.基本概念对于一般地线性回归问题，参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函数如下：参数w的求解，也可以使用如下矩阵方法进行： 对于矩阵X，若某些列线性相关性较大（即训练样本中某些属性线性相关），就会导致，就会导致XTX的值接近0，在计算(XTX)-1时就会出现不稳定性： 结论：传统的基于最小二乘的线性回归法缺乏稳定性。岭回归(
转载
2024-03-15 05:13:19
179阅读
概述 岭回归是在自变量高度相关的场景中估测多元回归模型系数的方法。 该方法提高了参数估测问题的效率，换取代价是可容忍的偏差量，同时 Lasso（最小绝对收缩和选择运算符）亦是一种回归分析方法，它同时执行变量选择和正则化，从而提升成果统计模型的预测准确性和可解释性。 Lasso 最初是为线性回归模型制定的。 这个简单的案例揭示了大量关于估测器的信息。 其中包括它与岭回归和最佳子集选择的关系
转载
2024-08-14 15:42:22
247阅读
1. 岭回归岭回归(英文名：ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。通过定义可以看出, 岭回归是改良后的最小二乘法, 是有偏估计的回归方法,
转载
2023-10-18 16:48:09
91阅读
岭回归与多重共线性1.线性回归1.1 导入需要的模块和库1.2 导入数据，探索数据1.3 分训练集和测试集1.4 建模1.5 探索建好的模型2.回归类模型的评估指标2.1 损失函数2.2 成功拟合信息量占比3. 多重共线性4. 岭回归4.1 岭回归解决多重共线性问题及参数Ridge4.2 选取最佳的正则化参数取值 1.线性回归1.1 导入需要的模块和库from sklearn.linear_mod
转载
2024-08-23 09:08:58
32阅读
1. 岭回归和Lasso回归的基本原理1.1 岭回归：岭回归（Ridge Regression） 是一种用于共线性数据分析的技术。共线性指的是自变量之间存在高度相关关系。岭回归通过在损失函数中添加一个L2正则项（）来减小回归系数的大小，从而控制模型的复杂度和防止过拟合。这里的是正则化强度参数。1.2 Lasso回归：Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Sele
转载
2024-07-29 16:30:23
414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
岭回归，也称为Tikhonov正则化，是一种专门用于处理多重共线性问题的回归分析技术。多重共线性是指模型中的自变量高度相关，这种高度的相关性会导致普通最小二乘法（OLS）估计的回归系数变得非常不稳定，甚至无法解释。岭回归通过引入一个非常小的、称为正则化参数的偏差，来改善估计的稳定性和减少方差，虽然这会以略微增加偏差为代价。岭回归的数学原理岭回归的目标是最小化以下代价函数：其中，Y是响应变量，X是设
转载
2024-08-29 11:52:39
158阅读
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
58阅读
今天给各位分享怎么用spss做哑变量，也算是给不想敲代码的同学带来一些福利。首先介绍下什么是哑变量。哑变量是由虚拟变量衍生过来，指的是非数值型的字符变量转换而来的变量，通常情况下这些变量都是无序的变量。如性别、职业等等。因为如果你用0表示女，1表示男，这里数值上，由于1大于0，所以会造成在模型解释上取值为男的权重会比女的大，所以对于这样的无序变量，通常不使用有大小的数值表示。而是引入两个虚拟变量s
转载
2024-01-06 21:15:33
309阅读
