然而很多时候,被筛选的特征在模型上线的预测效果并不理想,究其原因可能是由于特征筛选的偏差。 但还有一个显著的因素,就是选取特征之间之间可能存在高度的多重共线性,导致模型对测试集预测能力不佳。 为了在筛选特征之初就避免陷入这样的误区。介绍一种VIF(方差膨胀检验)方法,来对特征之间的线性相关 ...
共线性,显示各变量之间有强相关,vif 函数在 car包中, 而step 函数内置。 偏相关图 相关系数图: 逐步回归图 以上只截取了部分图,但是结果与书上的不一样。最后虽然使用的是逐步回归,但是有一个系数不显著,不知道为什么没把 x . 这个变量去掉,只能手动选择x , x 作为变量。 ...
2020-06-30 23:58 0 970 推荐指数:
然而很多时候,被筛选的特征在模型上线的预测效果并不理想,究其原因可能是由于特征筛选的偏差。 但还有一个显著的因素,就是选取特征之间之间可能存在高度的多重共线性,导致模型对测试集预测能力不佳。 为了在筛选特征之初就避免陷入这样的误区。介绍一种VIF(方差膨胀检验)方法,来对特征之间的线性相关 ...
算法r-cnn。通过自己运行r-cnn目标检测代码,可以明确目标检测的流程,同时构建目标检测的baseline。下 ...
R语言建立回归分析,并利用VIF查看共线性问题的例子 使用R对内置longley数据集进行回归分析,如果以GNP.deflator作为因变量y,问这个数据集是否存在多重共线性问题?应该选择哪些变量参与回归? >>>> 答 ## 查看longley的数据结构 str ...
vFor和vIf不要一起使用 1、vFor 的优先级其实是比 vIF 高的,所以当两个指令出现来一个DOM中,那么 vFor 渲染的当前列表,每一次都需要进行一次 vIf 的判断。而相应的列表也会重新变化,这个看起来是非常不合理的。因此当你需要进行同步指令的时候。尽量使用计算属性,先将 vIf ...
在建立逻辑回归模型的过程中,有一个重要的步骤——利用VIF来检验变量之间是否有多重共线性,那么多重共线性是什么,VIF又是什么呢? 大家上学的时候应该都知道线性关系:假设有n个非零向量X1,X2, …,Xn,如果存在不全等于零的常数b1, b2, …, bn使得b1X1+b2X2+b3X3+ ...
另外从源头上处理的???,怎么自己排查出错误??必须 ??https://www.jb51.net/article/124116.htm ...
AX 2012 R3 发布后,Reinhard一直想体验一把,可是Reinhard所在的公司暂时不会升级到R3版本。这不,Reinhard就打算在个人电脑上安装下,可是安装的过程中,遇到了很多问题,Reinhard就想着不如写个系列教程吧,一方面纪录下来,另一方面可以帮助其他需要安装 ...
在前两节中,Reinhard主要讲解了如何配置安装环境,安装数据库服务器,AOS和客户端。至此安装工作已经结束,下面Reinhard开始讲解如何编译和配置。 运行客户端后,系统弹 ...