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：回歸模型的特征篩選方法---最優子集&逐步回歸（Best Subset Selection，Stepwise Selection）
線性回歸模型比較常見的特征選擇方法有兩種，分別是最優子集和逐步回歸。此外還有正則化，降維等方法。 ，最優子集 Best Subset Selection ：從零號模型 null model M 開始，這個模型只有截距項而沒有任何自變量。然后用不同的特征組合進行擬合，從中分別挑選出一個最好的模型 RSS最小或R 最大 ，也就是包含 個特征的模型M ，包含 個特征的模型M ，直至包含p個特征的模型Mp ...
2020-02-21 22:22 0 8257 推薦指數：
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