python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课（博主亲自录制视频）：http://dwz.date/b9vv 1.选择最简单模型 如果不能满足： 增加参数，增加R**2 判断是否overfittiing ...

在进行回归分析时，常常会遇到因变量除了受到定量数据的影响外，同时也受到定类数据的影响。例如，性别、职业、婚姻状况等，这些定类数据无法直接被度量，但又必须要考虑这些变量对模型的影响。 因此，就需要将定类数据转化为虚拟变量，引入到模型中，让模型更加符合现实情况，提高模型的准确性。 哑 ...

在多元线性回归中，并不是所用特征越多越好；选择少量、合适的特征既可以避免过拟合，也可以增加模型解释度。这里介绍3种方法来选择特征：最优子集选择、向前或向后逐步选择、交叉验证法。 最优子集选择 这种方法的思想很简单，就是把所有的特征组合都尝试建模一遍，然后选择最优的模型 ...

8.6 选择“最佳”的回归模型 8.6.1 模型比较 用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度。所谓嵌套模型，即它的一 些项完全包含在另一个模型中 用anova()函数比较 > states<-as.data.frame(state.x77[,c ...

线性回归模型的短板 岭回归模型 λ值的确定--交叉验证法 岭回归模型应⽤ 寻找最佳的Lambda值 基于最佳的Lambda值建模 Lasso回归模型 LASSO回归模型的交叉验证 Lasso回归模型应用 ...

由于计算一般线性回归的时候，其计算方法是： p = (X’* X)**(-1) * X’ * y 很多时候 矩阵(X’* X)是不可逆的，所以回归系数p也就无法求解， 需要转换思路和方法求解：加2范数的最小二乘拟合（岭回归） 岭回归模型的系数表达式： p = (X’ * X ...

不同的最邻近回归模型： KNeighborsRegressor：根据每个查询点的最邻近的k个数据 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21444 逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等，例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战，惩罚logisitc回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计，且其有效的算法 ...