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 ...
原文：數據探索、特征選擇、模型選擇、交叉驗證、模型融合
原文：https: www.toutiao.com i group id .數據探索 常用圖表： 查看目標變量的分布。當分布不平衡時，根據評分標准和具體模型的使用不同，可能會嚴重影響性能。 對Numerical Variable，可以用Box Plot來直觀地查看它的分布。 對於坐標類數據，可以用Scatter Plot來查看它們的分布趨勢和是否有離群點的存在。 對於分類問題，將數據根據 Labe ...
2018-09-05 16:00 0 817 推薦指數：
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