python金融風控評分卡模型和數據分析微專業課（博主親自錄制視頻）：http://dwz.date/b9vv 1.選擇最簡單模型 如果不能滿足： 增加參數，增加R**2 判斷是否overfittiing ...

在進行回歸分析時，常常會遇到因變量除了受到定量數據的影響外，同時也受到定類數據的影響。例如，性別、職業、婚姻狀況等，這些定類數據無法直接被度量，但又必須要考慮這些變量對模型的影響。 因此，就需要將定類數據轉化為虛擬變量，引入到模型中，讓模型更加符合現實情況，提高模型的准確性。 啞 ...

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3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 ...

8.6 選擇“最佳”的回歸模型 8.6.1 模型比較 用基礎安裝中的anova()函數可以比較兩個嵌套模型的擬合優度。所謂嵌套模型，即它的一 些項完全包含在另一個模型中 用anova()函數比較 > states<-as.data.frame(state.x77[,c ...

線性回歸模型的短板 嶺回歸模型 λ值的確定--交叉驗證法 嶺回歸模型應⽤ 尋找最佳的Lambda值 基於最佳的Lambda值建模 Lasso回歸模型 LASSO回歸模型的交叉驗證 Lasso回歸模型應用 ...

由於計算一般線性回歸的時候，其計算方法是： p = (X’* X)**(-1) * X’ * y 很多時候 矩陣(X’* X)是不可逆的，所以回歸系數p也就無法求解， 需要轉換思路和方法求解：加2范數的最小二乘擬合（嶺回歸） 嶺回歸模型的系數表達式： p = (X’ * X ...

不同的最鄰近回歸模型： KNeighborsRegressor：根據每個查詢點的最鄰近的k個數據 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=21444 邏輯logistic回歸是研究中常用的方法,可以進行影響因素篩選、概率預測、分類等，例如醫學研究中高通里測序技術得到的數據給高維變量選擇問題帶來挑戰，懲罰logisitc回歸可以對高維數據進行變量選擇和系數估計，且其有效的算法 ...