原文:數據挖掘——回歸分析

回歸分析 Regerssion Analysis 研究自變量與因變量之間關系形式的分析方法,它主要是通過建立因變量y 與影響他的自變量Xi 之間的回歸模型,來預測因變量y 的發展趨勢。 一 回歸分析的分類 線性回歸分析 簡單線性回歸分析 多重線性回歸分析 非線性回歸分析 邏輯回歸 神經網絡 二 回歸分析的步驟: 根據預測目標,確定自變量與因變量 繪制散點圖,確定回歸模型類型 估計模型參數,建立回歸 ...

2018-10-04 19:38 0 2137 推薦指數:

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回歸分析”——數據分析數據挖掘

回歸分析概念 回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛,回歸分析按照涉及的自變量的多少,可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關系類型,可分為線性 ...

Fri Nov 23 00:48:00 CST 2012 0 7486
【R語言進行數據挖掘回歸分析

1、線性回歸 線性回歸就是使用下面的預測函數預測未來觀測量: 其中,x1,x2,...,xk都是預測變量(影響預測的因素),y是需要預測的目標變量(被預測變量)。 線性回歸模型的數據來源於澳大利亞的CPI數據,選取的是2008年到2011年的季度數據。 rep函數里面的第一個參數是向量 ...

Mon Oct 12 07:04:00 CST 2015 0 4114
R數據挖掘 第四篇:OLS回歸分析

變量之間存在着相關關系,比如,人的身高和體重之間存在着關系,一般來說,人高一些,體重要重一些,身高和體重之間存在的是不確定性的相關關系。回歸分析是研究相關關系的一種數學工具,它能幫助我們從一個變量的取值區估計另一個變量的取值。 OLS(最小二乘法)主要用於線性回歸的參數估計,它的思路很簡單 ...

Sun Dec 30 00:53:00 CST 2018 0 21189
Python數據挖掘回歸—邏輯回歸

概念 針對因變量為分類變量而進行回歸分析的一種統計方法,屬於概率型非線性回歸   優點:算法易於實現和部署,執行效率和准確度高   缺點:離散型的自變量數據需要通過生成虛擬變量的方式來使用 在線性回歸中,因變量是連續性變量,那么線性回歸能根據因變量和自變量存在的線性關系來構造回歸 ...

Fri Oct 05 01:53:00 CST 2018 0 1697
Python數據挖掘回歸—線性回歸

簡單線性回歸 步驟: 1、讀取數據 2、畫出散點圖,求x和y 的相關系數:plt.scatter(x,y),x和y是dataframe 3、估計參數模型,建立回歸模型:lrModel=LinearRegression() 4、訓練模型: lrModel.fit(x,y) 5、對回歸模型 ...

Thu Oct 04 07:27:00 CST 2018 0 2069
數據挖掘-邏輯Logistic回歸

邏輯回歸的基本過程:a建立回歸或者分類模型--->b 建立代價函數 ---> c 優化方法迭代求出最優的模型參數 --->d 驗證求解模型的好壞。 1.邏輯回歸模型: 邏輯回歸(Logistic Regression):既可以看做是回歸算法,也可以看做 ...

Thu Jul 19 19:48:00 CST 2018 0 1854
 
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