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如何验证广义线性回归模型的性能
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我正在尝试验证一个具有连续输出的广义线性模型的性能。通过研究，我发现验证连续模型性能的最有效方法是使用rsquared、调整rsquared和RMSE方法(如果我错了，请纠正我)，而不是使用混淆矩阵方法(精度、精度、f1等)。用于二项式模型。如何根据实际值和预测值找到模型的平方值。下面是我的glm模型<
浏览 10提问于2019-07-26得票数 0
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我是机器学习的初学者，我研究过模型的预测变量之间的共线性是一个很大的问题，因为它会导致不可预测的模型行为和一个很大的错误。但是，是否有一些模型(比如GLM)与经典的线性回归不同，可能是“好的”共线性模型？传统的线性回归假设其自变量之间没有相关性。之所以会出现
浏览 0提问于2020-06-20得票数 2
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我正在使用广义线性模型进行回归，使用crossVal函数使我措手不及。到目前为止我的执行情况；Y = x(:,8);
res = (Ypred - Ytest);下面的代码用于计算多重<e
浏览 4提问于2014-05-28得票数 3
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向量自回归模型与学习算法的拟合
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我试图用广义线性模型拟合方法来拟合向量自回归(VAR)模型。线性模型的形式为y= X w，但系统矩阵X有一个非常特殊的结构:它是块对角的，所有的块都是相同的。为了优化性能和内存消耗，模型可以表示为Y = BW，其中B与X是一个块，Y<code>E 213</code>和<code>E 114</code
浏览 2提问于2013-12-19得票数 13
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我如何学习高斯(MoG)的混合物？似然，期望最大化(EM)；推广，模型选择，交叉验证；k-均值，隐马尔可夫模型(HMM)如何预测连续变量(回归)？线性回归、正则化、岭回归和套索；局部线性回归；条件密度估计。广义线性模型，l
浏览 0提问于2015-01-20得票数 40
谁能用统计模型解释一下广义线性模型和逻辑回归模型表之间的区别？为什么在执行逻辑回归时，两个模型得到的结果不同？
浏览 2提问于2020-06-28得票数 3
我比较了各种模型的R和Python实现，比如广义升压回归和广义线性模型，我想知道为什么在R中通常会看到formula参数，而在Scikit-lean中却不是。
浏览 0提问于2021-09-03得票数 0
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我正在寻找不那么知名的回归模型，如果可能的话，寻找一个实现它的python库。广义线性模型，线性，拉索，岭.基于决策树的模型:购物车，随机森林，梯度提升决策树(xgb，lightgbm，catboost)Knn回归是否有较少人知道的回归算法？我正在寻找替代模式，以增加我的箭袋。
浏览 0提问于2020-07-23得票数 1
特别是，glmnet 暗示它为回归创建了一个高斯族的“广义线性模型”，而scikit--学习暗示没有这样的东西(也就是说，它似乎是一个纯线性回归，而不是泛化的)。但我不确定。
浏览 2提问于2016-03-18得票数 2
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是否有简单的内置SPSS函数进行线性回归？我想做一个白色测试，Durbin(或检查残差的相关图)，F-检验冗余变量，并查看方差通胀因素。我本以为这些是任何统计软件包的标准函数，但我找不到它们.
谢谢!
浏览 0提问于2017-04-25得票数 0
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logistic回归的概率方法涉及到极大似然估计( MLE )，即利用偏导数求最佳拟合线的最佳参数。这些方法中有哪些是逻辑回归的？
浏览 0提问于2021-11-09得票数 1
我想问一个关于多参数线性回归模型的问题。问题如下:我们现在有100家公司的数据，对于每一家公司，我都有三个季度的参数A，B，C，D的数据。(我们可以称之为A1，A2，A3，B1，B2，B3..etc)我们假设A和BCD之间存在某种关系(我们还不知道，需要找到)，现在我们需要预测第四季的A，即A4……
我的方法是用普通的最小二乘公式计算关系，并以A4=x1*B4+x2*C4+x3*D4的形式得到最终<
浏览 2提问于2017-08-27得票数 0
假设一个数据集有五个预测变量和一个目标变量，通过散点图，我观察到三个预测变量与目标变量具有线性关系，另外两个预测变量具有非线性关系。如何建立广义线性回归模型，从而解释这两个变量的非线性以及其他三个变量之间的线性关系？
浏览 0提问于2020-04-23得票数 1
我试图对我的数据进行逻辑回归。我开始了解glm。glm和常规logistic回归的实际差别是什么？它的利弊是什么？
浏览 2提问于2015-03-12得票数 3
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我在R中做线性模型，我的因素包括出生率、死亡率、婴儿死亡率、预期寿命和地区。个级别，使用数字表示每个区域：我在R中进行了Lasso回归，试图改进广义线性模型。拉索回归系数如下：
我会把拉索回归选择的</em
浏览 6提问于2020-11-12得票数 2
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如何确定我的机器学习模型的最佳策略？例如，让我们考虑一个场景，其中我正在处理线性回归，并希望比较三种不同的方法。第一种方法涉及使用所有特征作为输入，第二种方法需要手动选择最相关的特征作为输入，第三种方法涉及到实现主成分分析(PCA)。考虑到这三种方法，是否应该使用k-折叠交叉验证来评估每一种方法，而不需要再培训模型，然后比较交叉验证的结果以确定最佳的方法而不使用测
浏览 0提问于2023-06-01得票数 0
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多项式回归中的过拟合，比较训练集的均方误差和验证集的均方误差。
我不太理解这张图。在训练模型以学习参数时，我们必须设置λ=0，因为已经选择了λ的值并继续进行培训是没有意义的。，那么，随着λ值的变化，训练错误是如何变化的呢？将数据集划分为有效数据集和训练数据集，在训练集中对模型进行训练，并通过有效集验证验证结果。
浏览 3提问于2021-12-25得票数 1
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关于Logistic回归成本函数：和假设：有没有办法告诉+/-错误是多么“自信”的假设？例如，如果误差的+/-为0.1，我就知道，如果我的假设预测为0.4，它可能大0.1 (0.5)或0.1减(0.3)
这是用于二进制分类的
浏览 0提问于2015-04-03得票数 1
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我知道有许多预测模型(广义线性模型、树模型、神经网络模型、支持向量机模型、knn模型、朴素贝叶斯模型、.)已经被提议用于执行各种分析任务。现在，当数据被称为“大”时，我正在努力寻找关于它们性能的适当引用。换句话说，当数据变得非常大时，它们的性能如何？训练时间是否比线性增加得多？当数据高时(对于各种预测模型)，在
浏览 0提问于2015-05-11得票数 1
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