模型的假设检验（F与T）岭回归与Lasso回归 Logistics回归模型 决策树与随机森林 K近邻模型
模型的假设检验 F检验：提出原假设和备泽假设 之后计算统计量与理论值 最后比较 F检验主要检验的模型是否合理 计算出来的计量值174.64远远大于F分布的理论值2.5所以应当拒绝原假设（先假设模型不合理） T ...
原文：模型的假设检验(F与T)、岭回归与Lasso回归、Logistic回归模型、决策树与随机森林和K近邻模型
模型的假设检验 F与T ： F检验 主要检验模型是否合理 F检验:提出原假设和备择假设 之后计算统计量与理论值 最后比较 F检验主要检验的是模型是否合理 置信度 时 F值 单边 T检验 看参数是否合理 主要看这个研发成本 线性回归模型的短板： .自变量的个数大于样本数量 比如一家店的购物人数只有 个 但是影响人是否购物的因素有很多大于 .自变量之间存在多重共线性 简单来说就是自变量之间不能有明显的 ...
2021-10-24 23:53 0 808 推荐指数：
相关推荐
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 ...
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 ...
岭回归与LASSO回归模型
线性回归模型的短板 岭回归模型 λ值的确定--交叉验证法 岭回归模型应⽤ 寻找最佳的Lambda值 基于最佳的Lambda值建模 Lasso回归模型 LASSO回归模型的交叉验证 Lasso回归模型应用 ...
岭回归与Lasso回归模型
由于计算一般线性回归的时候，其计算方法是： p = (X’* X)**(-1) * X’ * y 很多时候 矩阵(X’* X)是不可逆的，所以回归系数p也就无法求解， 需要转换思路和方法求解：加2范数的最小二乘拟合（岭回归） 岭回归模型的系数表达式： p = (X’ * X ...
多元线性回归模型的特征压缩：岭回归和Lasso回归
多元线性回归模型中，如果所有特征一起上，容易造成过拟合使测试数据误差方差过大；因此减少不必要的特征，简化模型是减小方差的一个重要步骤。除了直接对特征筛选，来也可以进行特征压缩，减少某些不重要的特征系数，系数压缩趋近于0就可以认为舍弃该特征。 岭回归（Ridge Regression）和Lasso ...
监督学习模型(线性回归，非线性回归，逻辑回归，SVM，决策树，岭回归，Losso回归)
一.数据产生 KNN分类 KNN回归预测 KNN参数k对回归预测的影响 线性回归预测模型 线性回归图示 多元线性回归预测 ...
MATLAB随机森林回归模型
MATLAB随机森林回归模型： 调用matlab自带的TreeBagger.m T=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\test_abalone10.2'); X ...