機器學習實戰筆記-預測數值型數據:回歸
8. 1 用線性回歸找到最佳擬合直線 線性回歸 優點：結果易於理解，計算上不復雜。 缺點：對非線性的數據擬合不好。 適用數據類型：數值型和標稱型數據。 回歸的目的是預測數值型的目標值。最直接的辦法是依據輸人寫出一個目標值的計算公式。 假如你想要預測姐姐男友汽車的功率大小，可能會這么計算 ...
原文：線性回歸處理非數值型數據
線性回歸中經常會遇到非數值型數據，即分類型數據，比如性別 所屬省份 專業類型等等 分類型數據無法量化，一般會采用啞數據進行處理 如某個數據分為A B C三類，即可采用兩個啞數據a，b 類型為A時，a ,b 類型為B時，a ,b 類型為C時，a ,b 不使用a,b,c三個啞數據，是因為如果啞數據個數與分類數相同時，恆有a b c ，會存在多重共線性問題 所以在N分類時，一般使用N 個啞數據 ...
2019-09-04 19:13 0 574 推薦指數：
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