在这篇文章中，我将以简单的形式介绍 7 中最常见的回归模型。通过这篇文章，我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（独立变量的数量、度量变量的类型和回归线的形状）驱动。我们将在下面的章节中详细讨论。 ? 对于有创造力的人来说，可以对上面的参数进行组合，甚至创造出新的回归。...此外，它能够减少变异性和提高线性回归模型的准确性。请看下面的方程式： ? 套索回归不同于岭回归，惩罚函数它使用的是系数的绝对值之和，而不是平方。...如何选择合适的回归模型？ 当你只知道一两种技巧时，生活通常是简单的。我知道的一个培训机构告诉他们的学生：如果结果是连续的，使用线性回归；如果结果是二值的，使用逻辑回归！...通过衡量观测值和预测值之间简单的均方差就能给出预测精度的度量。 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中。 这也取决于你的目标。
这些回归技术主要由三个度量（独立变量的数量、度量变量的类型和回归线的形状）驱动。我们将在下面的章节中详细讨论。 对于有创造力的人来说，可以对上面的参数进行组合，甚至创造出新的回归。...此外，它能够减少变异性和提高线性回归模型的准确性。请看下面的方程式： 套索回归不同于岭回归，惩罚函数它使用的是系数的绝对值之和，而不是平方。...4 如何选择合适的回归模型？ 当你只知道一两种技巧时，生活通常是简单的。我知道的一个培训机构告诉他们的学生：如果结果是连续的，使用线性回归；如果结果是二值的，使用逻辑回归！...通过衡量观测值和预测值之间简单的均方差就能给出预测精度的度量。 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中。 这也取决于你的目标。...在本文中，我讨论了 7 种类型的回归方法和与每种回归的关键知识点。作为这个行业中的新手，我建议您学习这些技术，并在实际应用中实现这些模型。
这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。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的区别在于，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。现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？” 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？...在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 ? 要点 它广泛的用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...我知道的一个培训机构告诉他们的学生，如果结果是连续的，就使用线性回归。如果是二元的，就使用逻辑回归！然而，在我们的处理中，可选择的越多，选择正确的一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型中。...使用观测值和预测值之间的一个简单均方差来衡量你的预测精度。 4 如果你的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中。
这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。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的区别在于，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。现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？...在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 ? 要点： 它广泛的用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...我知道的一个培训机构告诉他们的学生，如果结果是连续的，就使用线性回归。如果是二元的，就使用逻辑回归！然而，在我们的处理中，可选择的越多，选择正确的一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型中。...使用观测值和预测值之间的一个简单均方差来衡量你的预测精度。 如果你的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中。
这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。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的区别在于，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。现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？...在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 ? 要点： 它广泛的用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...我知道的一个培训机构告诉他们的学生，如果结果是连续的，就使用线性回归。如果是二元的，就使用逻辑回归！然而，在我们的处理中，可选择的越多，选择正确的一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型中。...使用观测值和预测值之间的一个简单均方差来衡量你的预测精度。 4.如果你的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中。
LASSO最重要的特点之一是它可以处理比观测值多得多的变量，我说的是成千上万的变量。这是它最近流行的主要原因之一。实例在这个例子中，我使用最流行的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目标函数中的惩罚时，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）Python中LARS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）高维变量选择的分类模型案例Python中的Lasso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语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化Python中的ARIMA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
在上述等式中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。...这种建模技术的目的是使用最少的预测因子变量来最大化预测能力。这也是处理高维数据集的方法之一。 13）套索回归 与岭回归类似，套索也会对回归系数的绝对值添加一个罚值。...此外，它能降低偏差并提高线性回归模型的精度。看看下面的等式： 套索回归与岭回归有一点不同，它在惩罚部分使用的是绝对值，而不是平方值。这导致惩罚（即用以约束估计的绝对值之和）值使一些参数估计结果等于零。...使用观测值和预测值之间的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中。...只要所有进行比较的模型的因变量（在本示例中为学生测试分数）相同，我们就可以使用来自每个模型的 AIC值确定哪一个的表现更好。模型的AIC值越小，越适合观测的数据。
这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。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的区别在于，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。现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？...在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 要点： 1.它广泛的用于分类问题。 2.逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...我知道的一个培训机构告诉他们的学生，如果结果是连续的，就使用线性回归。如果是二元的，就使用逻辑回归！然而，在我们的处理中，可选择的越多，选择正确的一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型中。...使用观测值和预测值之间的一个简单均方差来衡量你的预测精度。 4.如果你的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中。
这120个PC包含了原始数据中的所有信息。我们也可以使用X的近似值，即只使用几个（k的方法，同时尽可能多地保留观测值之间的变化。...在后面的阶段，我们将研究如何选择预测误差最小的成分数。...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中的一个系数β^，并显示它们如何随着γ（对数）1值的增加而变化 01...我们首先使用sample()函数将样本集分成两个子集，从原来的120个观测值中随机选择80个观测值的子集。我们把这些观测值称为训练集。其余的观察值将被用作测试集。...但是我们自己的函数在后面的lasso和ridge岭回归中会派上用场。
这120个PC包含了原始数据中的所有信息。我们也可以使用X的近似值，即只使用几个（k的方法，同时尽可能多地保留观测值之间的变化。...在后面的阶段，我们将研究如何选择预测误差最小的成分数。...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中的一个系数β^，并显示它们如何随着γ（对数）1值的增加而变化。...我们首先使用sample()函数将样本集分成两个子集，从原来的120个观测值中随机选择80个观测值的子集。我们把这些观测值称为训练集。其余的观察值将被用作测试集。...但是我们自己的函数在后面的lasso和ridge岭回归中会派上用场。
在前面的介绍中，我们已经知道普通最小二乘法（OLS）在进行线性回归时的一个重要假设就是数据集中的特征之间不能存在严重的共线性。...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，可能导致的问题简单来说是造成权重参数估计值的方差变大，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）中，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 脊回归 下面在Jupyter Notebook，直接调用sklearn库中的回归分析的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，对新来的数据的预测精度。..., 0.30535714]) 可以看到脊回归和套索回归由于正则化项不同，最终导致的权重参数也一样，最令人印象深刻的是，套索回归由于使用了L1正则化，直接将特征1的权重参数置为0，也就是将强线性相关项中的某一个直接抛弃掉
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：任意选择日常生活中相关的东西，比如，过去三年的月支出、月收入和月旅行次数。现在回答以下问题： 我明年的每月支出是多少？...哪个因素（月收入或月旅行次数）在决定我的月支出中更重要？ 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。...在判别分析中，有两个或两个以上群集是已知的，新的观测值根据特征，归入已知群集。判别分析对类别中X的分布进行建模，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 在统计学中，非线性回归是回归分析的一种形式，其中观测数据是由一个函数建模的，该函数是模型参数的非线性组合，并取决于一个或多个自变量。数据通过逐次逼近的方法进行拟合。...这些技术可以帮助数据科学项目经理和主管，更好地了解他们的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来运行算法的。他们中的大多数人甚至不需要考虑底层的数学问题。
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