Мазмұны:

Ең жақсы бірнеше регрессия үлгісін қалай таңдайсыз?
Ең жақсы бірнеше регрессия үлгісін қалай таңдайсыз?

Бейне: Ең жақсы бірнеше регрессия үлгісін қалай таңдайсыз?

Бейне: Ең жақсы бірнеше регрессия үлгісін қалай таңдайсыз?
Бейне: Основы статистики. Анатолий Карпов. Институт биоинформатики. Часть 3 2024, Қараша
Anonim

Сызықтық модельді таңдаған кезде мына факторларды ескеру қажет:

  1. Тек салыстыру сызықтық модельдер бірдей деректер жинағы үшін.
  2. табыңыз үлгі жоғары реттелген R2.
  3. Бұған көз жеткізіңіз үлгі нөлге жуық тең бөлінген қалдықтарға ие.
  4. Бұл қателерге көз жеткізіңіз үлгі шағын өткізу қабілеттілігінде.

Осыған байланысты, көп регрессияны қашан қолдану керек?

Бірнеше регрессия қарапайымның жалғасы болып табылады сызықтық регрессия . Қашан қолданылады біз қалау дейін екі немесе одан да көп басқа айнымалылардың мәніне негізделген айнымалының мәнін болжау. айнымалы біз қалау дейін болжау тәуелді айнымалы (немесе кейде нәтиже, мақсат немесе критерий айнымалысы) деп аталады.

Содан кейін сұрақ туындайды, модельді қалай таңдауға болады? Машиналық оқыту моделін қалай таңдауға болады – кейбір нұсқаулар

  1. Деректерді жинау.
  2. Аномалияларды, жетіспейтін деректерді тексеріңіз және деректерді тазалаңыз.
  3. Статистикалық талдауды және бастапқы визуализацияны орындаңыз.
  4. Модельдерді құрастыру.
  5. Дәлдігін тексеріңіз.
  6. Нәтижелерді көрсетіңіз.

Қарапайым, регрессия модельдерінің әртүрлі түрлері қандай?

Регрессия түрлері

  • Сызықтық регрессия. Бұл регрессияның ең қарапайым түрі.
  • Көпмүшелік регрессия. Бұл тәуелсіз айнымалының көпмүшелік функцияларын алу арқылы сызықты емес теңдеуді сәйкестендіру әдісі.
  • Логистикалық регрессия.
  • Квантильдік регрессия.
  • Жоталардың регрессиясы.
  • Лассо регрессиясы.
  • Серпімді таза регрессия.
  • Негізгі құрамдастардың регрессиясы (ПТР)

Көптік регрессияда қанша тәуелсіз айнымалыны қолдануға болады?

екі

Ұсынылған: