岭回归、Lasso回归、logistic回归模型、决策树、随机森林与K近邻模型
模型的假设检验（F与T） F检验 提出原假设和备用假设，之后计算统计量与理论值，最后进行比较。 F校验主要检验的是模型是否合理。 导入第三方模块 import numpy as np import pandas as pd from sklearn import ...
原文：模型假设检测、岭回归、Lasso回归、Lodistic回归模型、决策树与随机森林、K近邻模型
模型假设检测 岭回归 Lasso回归 Lodistic回归模型 决策树与随机森林 K近邻模型 模型假设检验 F与T 岭回归模型 Lasso回归模型和交叉模型 Logistic回归模型 决策树和决策森林 K近邻模型 模型假设检验 F与T F检验概念 提出问题的原假设和备择假设，在原假设的条件下，构造统计量F，根据样本信息，计算统计量的值，对 统计量的值和理论F分布的值，当统计量值超过理论值时，拒绝原 ...
2021-10-24 16:17 0 110 推荐指数：
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