其次,线性回归对异常值和噪声较为敏感,这可能导致模型性能下降。因此,数据预处理和特征选择成为提高线性回归模型性能的关键步骤。最后,随着大数据时代的到来,如何在海量数据中高效地
岭回归(英文名:Ridgeregression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法。岭回归通过牺牲训练集得分,获...
基于模型的特征选择(Model-Based Feature Selection):该方法使用特定的学习模型(如逻辑回归、支持向量机等)来评估特征的重要性,并选择对模型性能最有利的特征子集。 Wrapper Methods 的优点是可以考虑特征之间的交互作用,因为它们是基于模型性能来选择特征的。然而,由于需要在每一轮迭代中重新训练模型,因此 Wrapper Metho...
我们在机器学习中主要利用三种估计方法:主成分回归(Principle Component Regression):将主成分变量作为自变量进行回归分析,然后根据分系数矩阵将原变量代回得到的新的模型;偏最小二乘回归(Partial least squares Regression):通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间,来寻找线性回归模型;岭回归(Ridge Regression):...
对于机器学习/数据科学的初学者来说,线性回归,或者Logistic回归是许多人在建立预测模型时接触的第一/第二种方法。由于这两种算法适用性极广,有些人甚至在走出校门当上数据分析师后还固执地认为回归只有这两种形式,或者换句话说,至少线性回归和Logistic回归应该是其中最重要两个算法。那么事实真的是这样吗?
1. 线性回归 1.1 基础概念 线性回归,顾名思义,就是用线性模型来处理回归问题 线性模型:使用样本特征的线性组合,加上偏置项作为预测标记。形式化地讲,对于样本 ,设特征权重向量(weight)和偏置项(bias)分别为 和 ,标记预测为 回归问题:一种因变量为连续变量的函数估计问题。回归问题...
回归问题四种机器学习方法特征筛选及SHAP解释, 视频播放量 2719、弹幕量 0、点赞数 43、投硬币枚数 16、收藏人数 181、转发人数 16, 视频作者 左手Python右手R, 作者简介 工作VX:h614379155,相关视频:XGboost和LightGBM机器学习算法特征重要性排名和 SHAP 汇总图,SHAP:
前文介绍的 经典机器学习方法(1)—— 线性回归 适用于连续值预测问题(回归问题),本文介绍适用于离散值预测(分类问题)的 softmax 回归模型,这是一种基于神经网络的经典分类模型 softmax 回归和线性回归内部一样是线性模型,区别在于 softmax 回归的输出从一个变成了多个 ...
这三个方法都是有监督的学习方法,线性回归是回归算法,而逻辑回归和softmax本质上是分类算法(从离散的分类目标导出),不过有一些场合下也有混着用的——如果目标输出值的取值范围和logistic的输出取值范围一致。 ok,废话不多说。 1、Linear Regression 可以说基本上是机器学习中最简单的模型了,但是实际上其地位很重要...