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R语言特征选择方法——最佳子集回归、逐步回归|附代码数据

p=5453 最近我们被客户要求撰写关于特征选择方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。...变量选择方法 所有可能的回归 model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars) ols_all_subset(model) ## # A ...model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars) k <- ols_all_subset(model) plot(k) 最佳子集回归 选择在满足一些明确的客观标准时做得最好的预测变量的子集...---- 点击标题查阅往期内容 R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量 左右滑动查看更多 01 02 03 04 变量选择 #向前逐步回归 model <- lm...---- 点击标题查阅往期内容 R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量 R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素 R语言特征选择——逐步回归 r语言中对LASSO回归，Ridge

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    最优子集回归算法详解

    01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...如m个自变量会拟合2m-1个子集回归方程,然后用回归方程的统计量作准则(如交叉验证误差、Cp、BIC、调整R2等指标)从中挑选。 采用的R包是leaps，函数是regsubsets()。...best.summary$cp)#马洛斯Cp值 which.max(best.summary$adjr2) #调整R2 which.min(best.summary$bic) #贝叶斯信息准则 执行最优子集回归后返回的是自变量组合的子集回归方程...，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...可做图观察，图横坐标为自变量，纵坐标是调整R2，且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的，同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数，结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量

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    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

    glm 线性回归模型 summary(glm.po) 点击标题查阅往期内容 数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据 左右滑动查看更多 01 02...全子集回归来选出最优的模型 全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。...从结果来看，kappa值远远大于1000，因此判断该模型存在严重的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。...R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据...R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 R语言分层线性模型案例

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    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

    全子集回归来选出最优的模型全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。...从结果来看，kappa值远远大于1000，因此判断该模型存在严重的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。...----最受欢迎的见解1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）4.R语言泊松Poisson...回归模型分析案例5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现7.在R语言中实现Logistic逻辑回归8.python...用线性回归预测股票价格9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

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    R用户要整点python--pandas数据框取子集

    周末要去南京讲一场单细胞的线下课，我讲R语言部分。因为做了单细胞方向的定制，所以要重新备课啦。趁娃睡了一直搞，猛地一抬头一点半了。过点儿了我去。今天也是猛地一抬头十一点半了。...df[['A','B']] ## A B ## x 1 4 ## y 2 5 ## z 3 6 练习：数据框提取列 用点号取子集的方法，输出 tips数据框中的 tip 列。...用方括号取子集的方法，输出tip数据框的sex列。...如果按照逻辑值取子集，向 .loc 传递一个布尔表达式，并且将返回与布尔表达式匹配的所有行。 使用多个条件时，可以分别对 'and' 和 'or' 使用 & 或 | 运算符。...total_bill is greater than 15 print(tips.loc[(tips.sex == 'Female')&(tips.total_bill>15)]) 练习：数据框取行和列 选择

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    为什么要选择React

    无意比较几大框架的优劣，但是要入手一门框架，对于刚学习的同学而言，学谁的价值最高？是一个绕不开的问题。 ?...React/Vue/Angular 因此在大家决定把所有的精力投入到React的学习中之前，非常有必要跟大家聊一聊，为什么要选择React。...喜欢上一个人，一定不是因为其他人很差而选择喜欢Ta，而是看到了Ta的魅力Ta的好，我们就有喜欢Ta的理由。...对于一门框架的选择也是这样，在最初的学习中，我们并不需要费劲心思的去与其他框架做一个太过具体的优劣比较，那仅仅是在未来我们自身技术非常成熟，面对新的场景，结合自身团队的实际情况下，做技术选型时需要考虑的问题...因此许多团队非常紧缺React的高级人才。然而，React高手，仍然不够。 作为学习者，这也是优先选择React的重要原因之一。 ?

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    选择合适的回归模型，你会了吗？

    回归分析常常出现于我们的科学研究中，线性回归、Logisitic回归、Possion回归、Cox回归，这些名字你一定都不陌生，我们通常采用回归分析来探索影响疾病的危险因素、校正混杂因素、预测疾病的发生情况等...你是否也有这样的迷茫，见过了好多的回归分析，但依然不知在实际情况中该如何选择？ 今天小编就整理了一份宝典送给大家，让你迅速get回归模型的选择。...分析模型宝典（包括但不仅限于回归分析） 确定了该采用什么样的回归模型，就可以开始操作了，鉴于市面上很多软件可以帮助我们来执行回归分析（SPSS, R, SAS, Matlab等），教程也有很多，小编在这里不做赘述...练习时间： 比如上面的问题，由于因变量y是分类变量--疗效（好/差） 而自变量x既包含分类变量（性别、吸烟、病理亚型），又包含连续变量（肿瘤大小、Ki67），掐指一算（对照“分析模型宝典”），嗯，应该选择...Logistic回归模型！

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    VirtualBox的各种网络模式要如何选择？

    一直在使用virtualbox，感觉挺好用的，平时也没怎么遇到过问题，所以也没有详细看过virtualbox的官方文档。...Not attached 模式类似于没插网线，所以网络是断的，没法连接主机和外网，但ip地址什么的是有的。 3....Bridged networking 模式下，虚拟机类似于内网的一台其他机器，所以它可以访问内网中的其他机器以及外网，内网中的其他机器也可以直接访问它，在该模式下，虚拟机之间也是可以访问的。...有关在不同的网络模式下，虚拟机、主机、局域网/外网之间的可访问规则，官方文档给了一个非常好的图表，这里也给大家看下： ? 有了这个表格做对比，大家就应该能非常清楚的了解各个模式之间的区别了。...好，网络部分的总结就这么多，有关其更详细的介绍，请看官方文档： 希望本文能对你有所帮助。 完。

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    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

    glm 线性回归模型summary(glm.po)----点击标题查阅往期内容数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据左右滑动查看更多01020304...全子集回归来选出最优的模型全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。...从结果来看，kappa值远远大于1000，因此判断该模型存在严重的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。...本文选自《R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据》。...)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型使用

    91500

    为什么要选择智能网卡？

    预计到2024年，智能网卡市场将达到6亿美元，占整个以太网适配器市场的23％。供应商正在不断开发新的解决方案，以进入不断扩张的云数据中心市场和新兴的电信边缘市场。 ?...一般来说，基于ARM的SoC和FPGA都是用可编程内核制造的，可以适应多种应用。然而，可编程的缺点在于资源消耗大和交货时间长。定制ASIC往往是硬编码的，定制通常仅限于供应商提供的应用工具集。...随着产品的发展和市场对产品定义的共识，预计将出现以下三类以太网适配器:1)传统或标准网卡;2)基于ASIC的非可编程智能网卡;3)基于ARM或FPGA的可编程智能网卡。...主流的云服务提供商也已经开发了自己的解决方案，进一步分化市场。...同时随着阿里云、腾讯云，以及例如苹果和甲骨文等二级云服务提供商扩大数据中心规模，它们可能会选择利用智能网卡来提高利用率。

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    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

    glm 线性回归模型 summary(glm.po) ---- 数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据 01 02 03 04...全子集回归来选出最优的模型 全子集回归,即基于全模型获得可能的模型子集,并根据AIC值等对子集排序以从中获取最优子集。...从结果来看，kappa值远远大于1000，因此判断该模型存在严重的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。...本文选自《R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据》。...(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 R语言分层线性模型案例 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验

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    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

    通过删除它们（设置系数= 0），我们得到了一个更容易解释的模型。但是，使用OLS使得系数极不可能为零。 子集选择：我们使用子集特征的最小二乘拟合模型。...详细方法 子集选择 最佳子集选择 在这里，我们为p个  预测变量的每种可能组合拟合单独的OLS回归  ，然后查看结果模型拟合。这种方法的问题在于，  最佳模型  隐藏在2 ^ p种  可能性之内。...这适用于其他类型的模型选择，例如逻辑回归，但我们根据选择选择的得分会有所变化。对于逻辑回归，我们将使用  偏差  而不是RSS和R ^ 2。...在最小二乘估计具有高方差的情况下，岭回归最有效。Ridge回归比任何子集方法都具有更高的计算效率  ，因为可以同时求解所有λ值。 套索 岭回归具有至少一个缺点。...范例 子集选择方法 最佳子集选择 我们希望根据上一年的各种统计数据来预测棒球运动员Salary 的情况  。

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    java 判断 子集_java – 获取集合子集的策略

    参考链接： Java程序来检查一个集合是否是另一个集合的子集 我有一个场景,我的应用程序可以访问有限时间窗口的会话,在此期间它必须从数据库中获取数据到内存中,然后只使用内存中的数据来处理请求.  ...我的问题是,使用hibernate加载这些数据的最佳方法是：  > road.getCarCountMap()仅返回过去3个月中车辆计数的集合(可能为空)  >我最终得到一些需要很长时间才能处理的疯狂笛卡尔产品...,而它应该是10k道路*每月4次测量(每周)* 3个月= ~120k.这个查询在大约一个小时内完成,这很荒谬,因为方法#1(在我关注的情况下加载完全相同的数据)在3分钟内完成.  3.将地图定义为延迟并首先使用条件加载道路...,但检索到的汽车和卡车计数不会附加到roadList中的Road对象.所以当我尝试访问任何Road对象的计数时,我得到一个LazyInitializationException.  4.将地图定义为惰性...我还没有尝试过,因为它听起来很笨重,我不相信它会摆脱LazyInitializationException  >我遇到过这些方法遇到的问题是否有任何变通方法？  >是否有更好的方法？

    1.1K20

    选择物联网平台时要考虑的事项

    虽然物联网平台是任何联网系统的关键部分，但对于物联网平台的功能以及如何在日益拥挤的选择海洋中找到最佳解决方案，还存在一些困惑。 了解各类物联网平台 连接平台。...寻找将不同的数据集连接在一起并提供端到端流程的整体视图的解决方案。 企业级物联网平台能为企业带来什么好处？ 从头开始构建一个完整的物联网系统是一项艰巨的任务，需要跨多个不同领域的专业知识。...一个企业准备的工业物联网平台由各种各样的协议、工具和SDK组成，支持各种各样的物联网解决方案，允许组织在坚实的基础上建立他们的物联网环境。...物联网供应商的声誉如何？ 定价模式是什么样子的？ 物联网平台的主要用例是什么？ 到市场要多长时间？ 在实施过程中，供应商将如何支持您 请记住，每个组织都有不同的需求。...结论:正确的物联网平台可以提升您的业务 无论您是从事制造业、能源、医疗保健还是物流业，您的运营和IT团队都将拥有一系列问题和机会，以改进业务流程。选择合适的物联网平台首先要仔细观察您的痛点和业务目标。

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    七种常用回归技术，如何正确选择回归模型？

    本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素...如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。...要点 除常数项以外，这种回归的假设与最小二乘回归类似； 它收缩了相关系数的值，但没有达到零，这表明它没有特征选择功能 这是一个正则化方法，并且使用的是L2正则化。...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。...在多类回归模型中，基于自变量和因变量的类型，数据的维数以及数据的其它基本特征的情况下，选择最合适的技术非常重要。以下是你要选择正确的回归模型的关键因素： 1 数据探索是构建预测模型的必然组成部分。

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    七种常用回归技术，如何正确选择回归模型？

    本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素...如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。...要点： 除常数项以外，这种回归的假设与最小二乘回归类似； 它收缩了相关系数的值，但没有达到零，这表明它没有特征选择功能 这是一个正则化方法，并且使用的是L2正则化。 6....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。...在多类回归模型中，基于自变量和因变量的类型，数据的维数以及数据的其它基本特征的情况下，选择最合适的技术非常重要。以下是你要选择正确的回归模型的关键因素： 数据探索是构建预测模型的必然组成部分。

    1.1K50

    机器学习大牛是如何选择回归损失函数的？

    损失函数有许多不同的类型，没有哪种损失函数适合所有的问题，需根据具体模型和问题进行选择。一般来说，损失函数大致可以分成两类：回归（Regression）和分类（Classification）。...今天，红色石头将要总结回归问题中常用的 3 种损失函数，希望对你有所帮助。...拟合结果如下图所示： 显然，使用 MAE 损失函数，受离群点的影响较小，拟合直线能够较好地表征正常数据的分布情况。这一点，MAE 要优于 MSE。...二者的对比图如下： 选择 MSE 还是 MAE 呢？ 实际应用中，我们应该选择 MSE 还是 MAE 呢？...从计算机求解梯度的复杂度来说，MSE 要优于 MAE，而且梯度也是动态变化的，能较快准确达到收敛。

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    网站建设如何选择储存空间 选择空间要考虑什么因素

    企业不想花钱找网络公司搭建，就会自学搭建，学习的过程中总会遇到一系列的问题，比如网站建设如何选择储存空间？下面就简单给大家解答一下这个问题。...网站建设如何选择储存空间 大家选择储存空间的时候，可以多家对比一下再选择。储存空间有三种类型供大家选择，第一种就是服务器，这种类型就比较高端，如同一台电脑，需要配置web系统进行使用。...选择空间要考虑什么因素 虚拟主机是很多小白选择的一种储存空间，建议大家在选择的时候要考虑三个因素 第一个就是空间的大小，如果网站承载的信息跟文件比较多，那就购买空间比较大的虚拟主机，这样才不会出现访问卡顿的情况...第二个就是环境选择，在选择空间的时候，先搞清楚网站安装的程序是什么，再根据程序选择正确的环境。...第三就是数据库，最好是购买能直接用ftp工具上传文件的虚拟主机，不然在后期上传网站信息的时候就会有些麻烦。 以上是关于网站建设如何选择储存空间的大致介绍，希望能帮助到大家更快速的搭建网站。

    1.7K10

    总结：为什么要选择机器学习

    价值在于： 1.提供给公司或者雇主更多的利润 2.提供给用户更优秀更便捷的体验 3.拓宽了行业更多可能路径 场景1：如果在电商平台中入驻的商家想要卖出更多的东西就需要电商平台帮住通过push、短信甚至邮件的方式引流...，提醒存在潜在购买可能的用户“来来来这家店不错”，通过这种方式的收费其实是空手套白狼，投入产出比巨高那如何寻找到合适的用户推荐给合适的商家呢？...如何做出一个更好的决策，或者说如何针对不同的用户，呈现出更合适的呈现方式，就需要机器学习的帮助。 简单的说，我们可以知道每个人真实的想法和意图。...，所以才每次这样选择，下次老王周五在登陆的时候，优先推送周五回家票，还可以写点”回家平安“软文，这样的用户体验，99.9%通过人力难以完成。...说一个数据，2‰，可能并不精确，但是有一定的借鉴性，这就是传统开着门店的租车行业的车辆丢失率 按某租车公司披露的日均订单量5000单算，按70%的老用户+30%的新用户计算，每日存在5000*30%的车辆是首次出租

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