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7 种回归方法!请务必掌握!

这些回归技术主要由三个度量(独立变量数量、度量变量类型和回归线形状)驱动。我们将在下面的章节详细讨论。 对于有创造力的人来说,可以对上面的参数进行组合,甚至创造出新回归。...此外,它能够减少变异性和提高线性回归模型准确性。请看下面的方程式: 套索回归不同于岭回归,惩罚函数它使用是系数绝对之和,而不是平方。...4 如何选择合适回归模型? 当你只知道一两种技巧时,生活通常是简单知道一个培训机构告诉他们学生:如果结果是连续,使用线性回归;如果结果是二,使用逻辑回归!...通过衡量观测和预测之间简单均方差就能给出预测精度度量。 如果数据集有多个混合变量,则不应使用自动模型选择方法,因为不希望同时将这些混合变量放入模型。 这也取决于你目标。...在本文中,讨论了 7 种类型回归方法和与每种回归关键知识点。作为这个行业新手,建议您学习这些技术,并在实际应用实现这些模型。

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    你应该掌握 7 种回归模型!

    在这篇文章将以简单形式介绍 7 中最常见回归模型。通过这篇文章,希望能够帮助大家对回归有更广泛和全面的认识,而不是仅仅知道使用线性回归和逻辑回归来解决实际问题。...这些回归技术主要由三个度量(独立变量数量、度量变量类型和回归线形状)驱动。我们将在下面的章节详细讨论。 ? 对于有创造力的人来说,可以对上面的参数进行组合,甚至创造出新回归。...此外,它能够减少变异性和提高线性回归模型准确性。请看下面的方程式: ? 套索回归不同于岭回归,惩罚函数它使用是系数绝对之和,而不是平方。...如何选择合适回归模型? 当你只知道一两种技巧时,生活通常是简单知道一个培训机构告诉他们学生:如果结果是连续,使用线性回归;如果结果是二,使用逻辑回归!...通过衡量观测和预测之间简单均方差就能给出预测精度度量。 如果数据集有多个混合变量,则不应使用自动模型选择方法,因为不希望同时将这些混合变量放入模型。 这也取决于你目标。

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    你应该掌握七种回归技术

    这些技术主要有三个度量(自变量个数,因变量类型以及回归线形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。 ?...一元线性回归和多元线性回归区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。现在问题是“我们如何得到一个最佳拟合线呢?”。 如何获得最佳拟合线(a和b)?...在上述方程,通过观测样本极大似然估计来选择参数,而不是最小化平方和误差(如在普通回归使用)。 ? 要点: 它广泛用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...知道一个培训机构告诉他们学生,如果结果是连续,就使用线性回归。如果是二元,就使用逻辑回归!然而,在我们处理,可选择越多,选择正确一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型。...使用观测和预测之间一个简单均方差来衡量预测精度。 如果你数据集是多个混合变量,那么你就不应该选择自动模型选择方法,因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型

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    七种常用回归技术,如何正确选择回归模型?

    这些技术主要有三个度量(自变量个数,因变量类型以及回归线形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。 ?...一元线性回归和多元线性回归区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。现在问题是“我们如何得到一个最佳拟合线呢?” 如何获得最佳拟合线(a和b)?...在上述方程,通过观测样本极大似然估计来选择参数,而不是最小化平方和误差(如在普通回归使用)。 ? 要点 它广泛用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...知道一个培训机构告诉他们学生,如果结果是连续,就使用线性回归。如果是二元,就使用逻辑回归!然而,在我们处理,可选择越多,选择正确一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型。...使用观测和预测之间一个简单均方差来衡量预测精度。 4 如果你数据集是多个混合变量,那么你就不应该选择自动模型选择方法,因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型

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    【算法】七种常用回归算法

    这些技术主要有三个度量(自变量个数,因变量类型以及回归线形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。 ?...一元线性回归和多元线性回归区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。现在问题是“我们如何得到一个最佳拟合线呢?”。 如何获得最佳拟合线(a和b)?...在上述方程,通过观测样本极大似然估计来选择参数,而不是最小化平方和误差(如在普通回归使用)。 ? 要点: 它广泛用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...知道一个培训机构告诉他们学生,如果结果是连续,就使用线性回归。如果是二元,就使用逻辑回归!然而,在我们处理,可选择越多,选择正确一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型。...使用观测和预测之间一个简单均方差来衡量预测精度。 如果你数据集是多个混合变量,那么你就不应该选择自动模型选择方法,因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型

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    回归分析技术|机器学习

    这些技术主要有三个度量(自变量个数,因变量类型以及回归线形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。 ?...一元线性回归和多元线性回归区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。现在问题是“我们如何得到一个最佳拟合线呢?”。 如何获得最佳拟合线(a和b)?...在上述方程,通过观测样本极大似然估计来选择参数,而不是最小化平方和误差(如在普通回归使用)。 ? 要点: 它广泛用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...知道一个培训机构告诉他们学生,如果结果是连续,就使用线性回归。如果是二元,就使用逻辑回归!然而,在我们处理,可选择越多,选择正确一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型。...使用观测和预测之间一个简单均方差来衡量预测精度。 如果你数据集是多个混合变量,那么你就不应该选择自动模型选择方法,因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型

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    七种常用回归技术,如何正确选择回归模型?

    这些技术主要有三个度量(自变量个数,因变量类型以及回归线形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。 ?...一元线性回归和多元线性回归区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。现在问题是“我们如何得到一个最佳拟合线呢?”。 如何获得最佳拟合线(a和b)?...在上述方程,通过观测样本极大似然估计来选择参数,而不是最小化平方和误差(如在普通回归使用)。 ? 要点: 它广泛用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...知道一个培训机构告诉他们学生,如果结果是连续,就使用线性回归。如果是二元,就使用逻辑回归!然而,在我们处理,可选择越多,选择正确一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型。...使用观测和预测之间一个简单均方差来衡量预测精度。 如果你数据集是多个混合变量,那么你就不应该选择自动模型选择方法,因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型

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    回归分析七种武器

    这些技术主要有三个度量(自变量个数,因变量类型以及回归线形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。 ?...一元线性回归和多元线性回归区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。现在问题是“我们如何得到一个最佳拟合线呢?”。 如何获得最佳拟合线(a和b)?...在上述方程,通过观测样本极大似然估计来选择参数,而不是最小化平方和误差(如在普通回归使用)。 ? 要点: 它广泛用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...知道一个培训机构告诉他们学生,如果结果是连续,就使用线性回归。如果是二元,就使用逻辑回归!然而,在我们处理,可选择越多,选择正确一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型。...使用观测和预测之间一个简单均方差来衡量预测精度。 如果你数据集是多个混合变量,那么你就不应该选择自动模型选择方法,因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型

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    你应该掌握七种回归技术

    这些技术主要有三个度量(自变量个数,因变量类型以及回归线形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。 ?...一元线性回归和多元线性回归区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。现在问题是“我们如何得到一个最佳拟合线呢?”。 如何获得最佳拟合线(a和b)?...在上述方程,通过观测样本极大似然估计来选择参数,而不是最小化平方和误差(如在普通回归使用)。 ? 要点: 它广泛用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...知道一个培训机构告诉他们学生,如果结果是连续,就使用线性回归。如果是二元,就使用逻辑回归!然而,在我们处理,可选择越多,选择正确一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型。...使用观测和预测之间一个简单均方差来衡量预测精度。 如果你数据集是多个混合变量,那么你就不应该选择自动模型选择方法,因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型

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    【学习】让你欲罢不能回归分析

    这些技术主要有三个度量(自变量个数,因变量类型以及回归线形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。 ?...一元线性回归和多元线性回归区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。现在问题是“我们如何得到一个最佳拟合线呢?”。 如何获得最佳拟合线(a和b)?...在上述方程,通过观测样本极大似然估计来选择参数,而不是最小化平方和误差(如在普通回归使用)。 ? 要点: 它广泛用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...知道一个培训机构告诉他们学生,如果结果是连续,就使用线性回归。如果是二元,就使用逻辑回归!然而,在我们处理,可选择越多,选择正确一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型。...使用观测和预测之间一个简单均方差来衡量预测精度。 4.如果你数据集是多个混合变量,那么你就不应该选择自动模型选择方法,因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型

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    用LASSO,adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列|附代码数据

    LASSO最重要特点之一是它可以处理比观测多得多变量,是成千上万变量。这是它最近流行主要原因之一。实例在这个例子使用最流行LASSO,glmnet。...,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现左右滑动查看更多01020304plot(lasso)上面的第一个图显示,当我们增加LASSO目标函数惩罚时,变量会归零。...:主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据(含练习题)PythonLARS和Lasso回归之最小角算法Lars分析波士顿住房数据实例R语言自适应LASSO 多项式回归...、二元逻辑回归和岭回归应用分析R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,岭回归)高维变量选择分类模型案例PythonLasso回归之最小角算法LARSr语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络...glmnet岭回归R语言中回归套索回归、主成分回归:线性模型选择和正则化PythonARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测R语言arima,向量自回归(VAR),周期自回归

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    数据分析之回归分析

    在上述等式,通过观测样本极大似然估计来选择参数,而不是最小化平方和误差(如在普通回归使用)。...这种建模技术目的是使用最少预测因子变量来最大化预测能力。这也是处理高维数据集方法之一。 13)套索回归 与岭回归类似,套索也会对回归系数绝对添加一个罚。...此外,它能降低偏差并提高线性回归模型精度。看看下面的等式: 套索回归与岭回归有一点不同,它在惩罚部分使用是绝对,而不是平方。这导致惩罚(即用以约束估计绝对之和)使一些参数估计结果等于零。...使用观测和预测之间均方差即可快速衡量预测精度。 4)如果数据集中存在是多个混合变量,那就不应选择自动模型选择方法,因为我们并不愿意将所有变量同时放在同一个模型。...只要所有进行比较模型因变量(在本示例为学生测试分数)相同,我们就可以使用来自每个模型 AIC确定哪一个表现更好。模型AIC越小,越适合观测数据。

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    详解:7大经典回归模型

    这些技术主要有三个度量(自变量个数,因变量类型以及回归线形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。...一元线性回归和多元线性回归区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。现在问题是“我们如何得到一个最佳拟合线呢?”。 如何获得最佳拟合线(a和b)?...在上述方程,通过观测样本极大似然估计来选择参数,而不是最小化平方和误差(如在普通回归使用)。 要点: 1.它广泛用于分类问题。 2.逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...知道一个培训机构告诉他们学生,如果结果是连续,就使用线性回归。如果是二元,就使用逻辑回归!然而,在我们处理,可选择越多,选择正确一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型。...使用观测和预测之间一个简单均方差来衡量预测精度。 4.如果你数据集是多个混合变量,那么你就不应该选择自动模型选择方法,因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型

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    七种回归分析方法 个个经典

    这些技术主要有三个度量(自变量个数,因变量类型以及回归线形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。...一元线性回归和多元线性回归区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。现在问题是“我们如何得到一个最佳拟合线呢?”。 如何获得最佳拟合线(a和b)?...在上述方程,通过观测样本极大似然估计来选择参数,而不是最小化平方和误差(如在普通回归使用)。 要点: 1.它广泛用于分类问题。 2.逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...知道一个培训机构告诉他们学生,如果结果是连续,就使用线性回归。如果是二元,就使用逻辑回归!然而,在我们处理,可选择越多,选择正确一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型。...使用观测和预测之间一个简单均方差来衡量预测精度。 4.如果你数据集是多个混合变量,那么你就不应该选择自动模型选择方法,因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型

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    高维数据惩罚回归方法:主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据

    这120个PC包含了原始数据所有信息。我们也可以使用X近似,即只使用几个(k<120)PC。因此,我们使用PCA作为减少维度方法,同时尽可能多地保留观测之间变化。...在后面的阶段,我们将研究如何选择预测误差最小成分数。...plot(ridge_mod_grid) # 在gamma = 2处添加一条垂直线 这张图被称为系数曲线图,每条彩线代表回归模型一个系数β^,并显示它们如何随着γ(对数)1增加而变化 01...我们首先使用sample()函数将样本集分成两个子集,从原来120个观测随机选择80个观测子集。我们把这些观测称为训练集。其余观察将被用作测试集。...但是我们自己函数在后面的lasso和ridge岭回归中会派上用场。

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    高维数据惩罚回归方法:主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据

    这120个PC包含了原始数据所有信息。我们也可以使用X近似,即只使用几个(k<120)PC。因此,我们使用PCA作为减少维度方法,同时尽可能多地保留观测之间变化。...在后面的阶段,我们将研究如何选择预测误差最小成分数。...plot(ridge_mod_grid) # 在gamma = 2处添加一条垂直线 这张图被称为系数曲线图,每条彩线代表回归模型一个系数β^,并显示它们如何随着γ(对数)1增加而变化。...我们首先使用sample()函数将样本集分成两个子集,从原来120个观测随机选择80个观测子集。我们把这些观测称为训练集。其余观察将被用作测试集。...但是我们自己函数在后面的lasso和ridge岭回归中会派上用场。

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    数据分析师需要掌握10个统计学知识

    多元线性回归使用多个独立变量,通过拟合最佳线性关系来预测因变量。 举例:任意选择日常生活相关东西,比如,过去三年月支出、月收入和月旅行次数。现在回答以下问题: 明年每月支出是多少?...哪个因素(月收入或月旅行次数)在决定月支出更重要? 月收入和月旅行次数如何和月支出有什么关系? 02 分类 分类是一种数据挖掘技术,它将类别分配给数据集合,帮助更准确地预测和分析。...在判别分析,有两个或两个以上群集是已知,新观测根据特征,归入已知群集。判别分析对类别X分布进行建模,然后使用贝叶斯定理转换为对应概率。判别分析包括以下两种类型。...07 非线性模型 在统计学,非线性回归回归分析一种形式,其中观测数据是由一个函数建模,该函数是模型参数非线性组合,并取决于一个或多个自变量。数据通过逐次逼近方法进行拟合。...这些技术可以帮助数据科学项目经理和主管,更好地了解他们数据科学团队每天都在做什么。事实上,一些数据科学团队纯粹是通过python和R来运行算法。他们大多数人甚至不需要考虑底层数学问题。

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    高维数据惩罚回归方法:主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据

    这120个PC包含了原始数据所有信息。我们也可以使用X近似,即只使用几个(k<120)PC。因此,我们使用PCA作为减少维度方法,同时尽可能多地保留观测之间变化。...在后面的阶段,我们将研究如何选择预测误差最小成分数。...plot(ridge_mod_grid) # 在gamma = 2处添加一条垂直线 这张图被称为系数曲线图,每条彩线代表回归模型一个系数β^,并显示它们如何随着γ(对数)1增加而变化。...我们首先使用sample()函数将样本集分成两个子集,从原来120个观测随机选择80个观测子集。我们把这些观测称为训练集。其余观察将被用作测试集。...但是我们自己函数在后面的lasso和ridge岭回归中会派上用场。

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    机器学习线性回归:谈谈多重共线性问题及相关算法

    在前面的介绍,我们已经知道普通最小二乘法(OLS)在进行线性回归一个重要假设就是数据集中特征之间不能存在严重共线性。...如果忽略这个问题,还是要采取普通最小二乘法来进行回归,可能导致问题简单来说是造成权重参数估计方差变大,在上一篇推文(机器学习之线性回归:OLS 无偏估计及相关性python分析),分析得不够透彻...如果添加一个L1正则项,算法称为套索回归,如果添加一个L2正则化项,称为脊回归,公式分别表示为: 套索回归回归 下面在Jupyter Notebook,直接调用sklearn库回归分析API,...分析上面的共线性数据在使用普通最小二乘,L1最小二乘(套索),L2最小二乘(脊回归)下回归样本后,对新来数据预测精度。..., 0.30535714]) 可以看到脊回归套索回归由于正则化项不同,最终导致权重参数也一样,最令人印象深刻是,套索回归由于使用了L1正则化,直接将特征1权重参数置为0,也就是将强线性相关项某一个直接抛弃掉

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