就是修改線性回歸中的損失函數形式即可,嶺回歸以及Lasso回歸就是這么做的。 嶺回歸與Las ...
嶺回歸 解決線性回歸參數 可能出現的不合理的情況,當出現自變量的數量多余樣本數的數量或自變量之間存在多重共線性的情況時回歸系數無法按照模型公式來計算估計值實現思路就是在原來線性回歸的基礎之上加一個l 懲罰項 正則項 交叉驗證 讓所有的數據都參與模型的構建和模型的測試 重交叉驗證 樣本量拆封成 組,選取一組數據,剩下的九組數據建立模型可得該組合的模型及其檢驗值,如此可循環十次,便可以獲得十個模型及其 ...
2020-10-25 20:21 0 568 推薦指數:
就是修改線性回歸中的損失函數形式即可,嶺回歸以及Lasso回歸就是這么做的。 嶺回歸與Las ...
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 ...
回歸和分類是機器學習算法所要解決的兩個主要問題。分類大家都知道,模型的輸出值是離散值,對應着相應的類別,通常的簡單分類問題模型輸出值是二值的,也就是二分類問題。但是回歸就稍微復雜一些,回歸模型的輸出值是連續的,也就是說,回歸模型更像是一個函數,該函數通過不同的輸入,得到不同的輸出 ...
Ridge,RidgeCV # 讀取糖尿病數據集diabetes = pd.read_excel(r'F:\ ...
線性回歸——最小二乘 線性回歸(linear regression),就是用線性函數 f(x)=w⊤x+b">f(x)=w⊤x+bf(x)=w⊤x+b 去擬合一組數據 D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}">D={(x1,y1),(x2,y2 ...
(一)不同來源的數據合並 需要注意的是,由於國債收益率從Wind導入(為數據框類型),而股票數據是使用quantmod包爬取(為zoo、xts類型),因此出現了數據類型和時間不匹配問題。 先通過設置UTC(美國標准時間)來避免時區不一致問題(因為后面的合並是基於索引),再將國債日收益率導入 ...
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 ...