多元线性回归模型的特征选择：全子集回归、逐步回归、交叉验证
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 ...
原文：回归模型的特征筛选方法---最优子集&逐步回归（Best Subset Selection，Stepwise Selection）
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。 ，最优子集 Best Subset Selection ：从零号模型 null model M 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的模型 RSS最小或R 最大 ，也就是包含 个特征的模型M ，包含 个特征的模型M ，直至包含p个特征的模型Mp ...
2020-02-21 22:22 0 8257 推荐指数：
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