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174.64遠遠大於F分布的理論值2.5所以應當拒絕原假設（先假設模型不合理） T ...
原文：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 時 F值 單邊 T檢驗 看參數是否合理 主要看這個研發成本 線性回歸模型的短板： .自變量的個數大於樣本數量 比如一家店的購物人數只有 個 但是影響人是否購物的因素有很多大於 .自變量之間存在多重共線性 簡單來說就是自變量之間不能有明顯的 ...
2021-10-24 23:53 0 808 推薦指數：
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