模型的假設檢驗(F與T)、嶺回歸與Lasso回歸、Logistic回歸模型、決策樹與隨機森林和K近鄰模型
模型的假設檢驗(F與T)： F檢驗(主要檢驗模型是否合理) '''F檢驗:提出原假設和備擇假設 之后計算統計量與理論值 最后比較 F檢驗主要檢驗的是模型是否合理''' # 置信度95%時 F值（單邊） T檢驗(看參數是否合理 ...
原文：模型的假設檢驗（F與T）嶺回歸與Lasso回歸 Logistics回歸模型 決策樹與隨機森林 K近鄰模型
模型的假設檢驗 F檢驗：提出原假設和備澤假設 之后計算統計量與理論值 最后比較 F檢驗主要檢驗的模型是否合理 計算出來的計量值 . 遠遠大於F分布的理論值 . 所以應當拒絕原假設 先假設模型不合理 T檢驗 T檢驗更加側重於檢驗模型的各個參數是否合理 線性回歸模型的短板 .自變量的個數大於樣本量 .自變量之間存在多重共線性 解決線性回歸模型的短板 嶺回歸模型 在線性回歸模型的基礎之上添加一個I 懲罰 ...
2021-10-24 11:47 0 855 推薦指數：
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