R語言代寫特征選擇——逐步回歸模型分析案例
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5453 變量選擇方法 所有可能的回歸 model <- lm(mpg ~ disp + hp + wt + qsec, data = mtcars) ols_all_subset(model ...
原文：多元線性回歸模型的特征選擇：全子集回歸、逐步回歸、交叉驗證
在多元線性回歸中，並不是所用特征越多越好 選擇少量 合適的特征既可以避免過擬合，也可以增加模型解釋度。這里介紹 種方法來選擇特征：最優子集選擇 向前或向后逐步選擇 交叉驗證法。 最優子集選擇 這種方法的思想很簡單，就是把所有的特征組合都嘗試建模一遍，然后選擇最優的模型。基本如下： 對於p個特征，從k 到k p 從p個特征中任意選擇k個，建立C p,k 個模型，選擇最優的一個 RSS最小或R 最大 ...
2017-07-14 09:37 1 11859 推薦指數：
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