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 ...
作者 ANIRUDDHA BHANDARI 编译 VK 来源 Analytics Vidhya 概述 理解R方和调整R方的概念 了解R方和调整R方之间的关键区别 介绍 当我开始我的数据科学之旅时,我探索的第一个算法是线性回归。 在理解了线性回归的概念和算法的工作原理之后,我非常兴奋地使用它并在问题陈述中做出预测。我相信你们大多数人也会这么做的。但是一旦我们建立了模型,下一步是什么呢 接下来是棘手的 ...
2020-07-20 12:13 0 2042 推荐指数:
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使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容,下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。 首先,我们先构造一个分析的数据集 接下来,我们进行简单的一元回归分析,选择y作为因变量,var1作为自变量。 一元线性回归的简单原理:假设有关系y=c+bx+e,其中c+bx 是y随x变化 ...
一元线形回归模型:有变量x,y。假设有关系y=c+bx+e,其中c+bx 是y随x变化的部分,e是随机误差。 可以很容易的用函数lm()求出回归参数b,c并作相应的假设检验,如: x<-c(0.10, 0.11, 0.12, 0.13 ...
如何进行逻辑回归分析 逻辑回归是当y=f(x),而y为分类变量的时候的逻辑曲线拟合的方法。这种模型通常的用法就是通过给定的一个x的预测值来预测y。这些预测值可以说连续的、分类的,或者是混合的。通常来说,分类变量y有多种不同的假设值。其中,最简单的一个例子就是y为一个二元变量,这意味着我们可以假设 ...
使用若干自变量并建立公式,以预测目标变量 目标变量是连续型的,则称其为回归分析 (1)一元线性回归分析 y=kx+b sol.lm<-lm(y~x,data) abline(sol.lm) 使模型误差的平方和最小,求参数k和b,称为最小二乘法 ...
R方(R-squared)及调整R方(Adjusted R-Square)区别 第一:R方(R-squared)定义:衡量模型拟合度的一个量,是一个比例形式,被解释方差/总方差。公式:R-squared = SSR/TSS =1 - RSS ...
在R中线性回归分析的函数是lm()。 (1)一元线性回归 我们可以根据以上数据来分析合金的强度是否与碳含量有关系。 首用以下命令把数据读取到R中: x <- c(seq(0.10,0.18,by = 0.01),0.20,0.21,0.23)y <- c ...
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 ...