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 ...

在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据：指一般不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如＃、¥、＊）的数据 数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据、处理缺失值、异常值 ...

1 OLS回归（最小二乘法回归） 1.1 用lm()拟合回归模型 在R中，拟合线性模型最基本的函数是lm()，格式为：myfit<-lm(formula,data) 1.2 简单线性回归 dat<-women fit<-lm(weight~height,data ...

一、异常值检验 异常值大概包括缺失值、离群值、重复值,数据不一致。 1、基本函数 summary可以显示每个变量的缺失值数量. 2、缺失值检验 关于缺失值的检测应该包括：缺失值数量、缺失值比例、缺失值与完整值数据筛选 ...

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 ...