逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则，通过选择最小的AIC信息统计量，来达到删除或增加变量的目的。 R语言中用于逐步回归分析的函数 step() drop1() add1() #1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归分析 多元线性回归结果分析 通过观察 ...

主成分分析： 有一个集合筛选出对这个集合影响较大的n个因素就是主成分分析。 主成分分析的目的是在于降维，其结果是把多个指标归约为少数的几个指标，这少数的几个指标的表现形式一般为原来指标体系中的某几个指标线性组合；逐步回归的目的是为了剔除影响目标值不显著的指标 ...

对于一个原始数据集，如果是csv 需要导入文本文件，而不是文件 步骤： 分析------回归-------线性 向前回归 向后回归 逐步回归 可以看出三种方法的结果并不一致，在向前回归与逐步回归中，如果变量的t检验值小于0.05 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5453 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 ...

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 ...

机器学习-正则化（岭回归、lasso）和前向逐步回归 观看本文之前，您也许可以先看一下后来写的一篇补充：https://www.cnblogs.com/jiading/p/12104854.html 本文代码均来自于《机器学习实战》 这三种要处理的是同样的问题，也就是数据的特征数量大于样本 ...

推导最优参数的过程和logistic回归，接下来将对最小二乘法、局部加权回归、岭回归和前向逐步回归算法进 ...

线性回归模型比较常见的特征选择方法有两种，分别是最优子集和逐步回归。此外还有正则化，降维等方法。 1，最优子集（Best Subset Selection）：从零号模型（null model）M0开始，这个模型只有截距项而没有任何自变量。然后用不同的特征组合进行拟合，从中分别挑选出一个最好 ...