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 ...

在數據挖掘的過程中，數據預處理占到了整個過程的60% 臟數據：指一般不符合要求，以及不能直接進行相應分析的數據 臟數據包括：缺失值、異常值、不一致的值、重復數據及含有特殊符號（如＃、¥、＊）的數據 數據清洗：刪除原始數據集中的無關數據、重復數據、平滑噪聲數據、處理缺失值、異常值 ...

1 OLS回歸（最小二乘法回歸） 1.1 用lm()擬合回歸模型 在R中，擬合線性模型最基本的函數是lm()，格式為：myfit<-lm(formula,data) 1.2 簡單線性回歸 dat<-women fit<-lm(weight~height,data ...

一、異常值檢驗 異常值大概包括缺失值、離群值、重復值,數據不一致。 1、基本函數 summary可以顯示每個變量的缺失值數量. 2、缺失值檢驗 關於缺失值的檢測應該包括：缺失值數量、缺失值比例、缺失值與完整值數據篩選 ...

使用R做回歸分析整體上是比較常規的一類數據分析內容，下面我們具體的了解用R語言做回歸分析的過程。 首先，我們先構造一個分析的數據集 接下來，我們進行簡單的一元回歸分析，選擇y作為因變量，var1作為自變量。 一元線性回歸的簡單原理：假設有關系y=c+bx+e,其中c+bx 是y隨x變化 ...

一元線形回歸模型：有變量x,y。假設有關系y=c+bx+e,其中c+bx 是y隨x變化的部分，e是隨機誤差。 可以很容易的用函數lm()求出回歸參數b,c並作相應的假設檢驗，如： x<-c(0.10, 0.11, 0.12, 0.13 ...

如何進行邏輯回歸分析 邏輯回歸是當y=f(x)，而y為分類變量的時候的邏輯曲線擬合的方法。這種模型通常的用法就是通過給定的一個x的預測值來預測y。這些預測值可以說連續的、分類的，或者是混合的。通常來說，分類變量y有多種不同的假設值。其中，最簡單的一個例子就是y為一個二元變量，這意味着我們可以假設 ...

使用若干自變量並建立公式,以預測目標變量 目標變量是連續型的,則稱其為回歸分析 (1)一元線性回歸分析 y=kx+b sol.lm<-lm(y~x,data) abline(sol.lm) 使模型誤差的平方和最小，求參數k和b，稱為最小二乘法 ...