“回归分析”——数据分析、数据挖掘
回归分析概念 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性 ...
原文：数据挖掘——回归分析
回归分析 Regerssion Analysis 研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量y 与影响他的自变量Xi 之间的回归模型，来预测因变量y 的发展趋势。 一 回归分析的分类 线性回归分析 简单线性回归分析 多重线性回归分析 非线性回归分析 逻辑回归 神经网络 二 回归分析的步骤： 根据预测目标，确定自变量与因变量 绘制散点图，确定回归模型类型 估计模型参数，建立回归 ...
2018-10-04 19:38 0 2137 推荐指数：
相关推荐
【R语言进行数据挖掘】回归分析
1、线性回归 线性回归就是使用下面的预测函数预测未来观测量： 其中，x1,x2,...,xk都是预测变量（影响预测的因素），y是需要预测的目标变量（被预测变量）。 线性回归模型的数据来源于澳大利亚的CPI数据，选取的是2008年到2011年的季度数据。 rep函数里面的第一个参数是向量 ...
R数据挖掘 第四篇：OLS回归分析
变量之间存在着相关关系，比如，人的身高和体重之间存在着关系，一般来说，人高一些，体重要重一些，身高和体重之间存在的是不确定性的相关关系。回归分析是研究相关关系的一种数学工具，它能帮助我们从一个变量的取值区估计另一个变量的取值。 OLS（最小二乘法）主要用于线性回归的参数估计，它的思路很简单 ...
Python数据挖掘—回归—逻辑回归
概念 针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法，属于概率型非线性回归 优点：算法易于实现和部署，执行效率和准确度高 缺点：离散型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的方式来使用 在线性回归中，因变量是连续性变量，那么线性回归能根据因变量和自变量存在的线性关系来构造回归 ...
Python数据挖掘—回归—线性回归
简单线性回归 步骤： 1、读取数据 2、画出散点图，求x和y 的相关系数：plt.scatter(x,y),x和y是dataframe 3、估计参数模型，建立回归模型：lrModel=LinearRegression() 4、训练模型: lrModel.fit(x,y) 5、对回归模型 ...
吴裕雄 数据挖掘与分析案例实战（7）——岭回归与LASSO回归模型
Ridge,RidgeCV # 读取糖尿病数据集diabetes = pd.read_excel(r'F:\ ...
数据挖掘-逻辑Logistic回归
逻辑回归的基本过程：a建立回归或者分类模型--->b 建立代价函数 ---> c 优化方法迭代求出最优的模型参数 --->d 验证求解模型的好坏。 1.逻辑回归模型： 逻辑回归（Logistic Regression）：既可以看做是回归算法，也可以看做 ...
数据挖掘——回归分析2——简单神经网络的python实现
神经网络(Artificial Neural Network)：全称为人工神经网络（ANN），是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学 ...