原文:嶺回歸、Lasso回歸、logistic回歸模型、決策樹、隨機森林與K近鄰模型

模型的假設檢驗 F與T F檢驗 提出原假設和備用假設,之后計算統計量與理論值,最后進行比較。 F校驗主要檢驗的是模型是否合理。 導入第三方模塊 import numpy as np import pandas as pd from sklearn import model selection import statsmodels.api as sm 數據處理 Profit pd.read exce ...

2021-10-24 19:49 0 2570 推薦指數:

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回歸LASSO回歸模型

線性回歸模型的短板 回歸模型 λ值的確定--交叉驗證法 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 ...

Wed Oct 28 08:52:00 CST 2020 0 472
回歸Lasso回歸模型

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(回歸回歸模型的系數表達式: p = (X’ * X ...

Sat Aug 24 22:47:00 CST 2019 0 1266
多元線性回歸模型的特征壓縮:回歸Lasso回歸

多元線性回歸模型中,如果所有特征一起上,容易造成過擬合使測試數據誤差方差過大;因此減少不必要的特征,簡化模型是減小方差的一個重要步驟。除了直接對特征篩選,來也可以進行特征壓縮,減少某些不重要的特征系數,系數壓縮趨近於0就可以認為舍棄該特征。 回歸(Ridge Regression)和Lasso ...

Sat Jul 15 19:29:00 CST 2017 0 1489
回歸Lasso回歸

就是修改線性回歸中的損失函數形式即可,回歸以及Lasso回歸就是這么做的。 回歸與Las ...

Sun May 06 06:17:00 CST 2018 0 3398
 
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