缺点:不能很好地拟合非线性数据。所以需要先判断变量之间是否是线性关系。 为什么在深度学习大杀四方的今天还使用线性回归呢? 一方面,线性回归所能够模拟的关系其实远不止线性关系。线性回归中的“线性”指的是系数的线性,而通过对特征的非线性变换,以及广义线性模型的推广,输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。
缺点: 对非线性关系拟合能力差:线性回归模型只能拟合线性关系,对于非线性关系的数据拟合能力较差。 对异常值敏感:线性回归模型对异常值非常敏感,一个异常值可能会对模型的结果产生较大的影响。 对特征相关性敏感:线性回归模型假设特征之间是独立的,对于存在高度相关性的特征,模型的结果可能不准确。 限制模型的表达能力:...
1、线性回归 优点:结果易于理解,计算上不复杂。 缺点:对非线性的数据拟合不好。 适用数据:数值型、标称型。 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式;这就是回归方程,其中的未知系数称作回归系数,求这些回归系数的过程就是回归。 线性回归意味着可以将输入项分别乘以一些常...
线性回归模型有很好的可解释性，可以从权重W直接看出每个特征对结果的影响程度。线性回归适⽤于X和y之间存在线性关系的数据集，可以使⽤计算机辅助画出散点图来观察是否存在线性关系。我们尝试使⽤⼀条直线来拟合数据，使所有点到直线的距离之和最⼩。 实际上，线性回归中通常使⽤残差平⽅和，即点到...
线性回归的优点包括: 1.简单易懂:线性回归是一种简单直观的回归方法,易于理解和实现。 2.参数解释性:线性回归模型中的参数具有明确的解释意义,可以用于解释自变量对因变量的影响。 3.可解释性:线性回归提供了一种可解释的建模方式,可以通过回归系数来判断自变量对因变量的贡献程度。 然而,线性回归也存在一些缺点: ...
4种模型的优缺点 1. 线性回归模型 优点:线性回归模型比较简单,易于理解和实现;计算成本低,速度快;在数据量较大、模型建立有效的情况下,预测效果较好。 缺点:线性回归模型只能处理线性关系的问题,对于非线性关系无法适应;对异常值比较敏感,容易受到数据噪声的影响;当特征之间存在较强的共线性时,模型的预测效果会受到...
缺点:对非线性数据拟合不好。 适用数据类型:数值型和标称型数据。 算法类型:回归算法 线性回归的模型函数如下: hθ=θTx 它的损失函数如下: J(θ)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2 通过训练数据集寻找参数的最优解,即求解可以得到minJ(θ)的参数向量θ,其中这里的参数向量也可以分为参数和w和b,分别表...
1. 尽管从理论上讲,该变量与Y高度相关,但是回归系数却不明显 2. 添加或删除X特征变量时,回归系数会发生明显变化 3. X特征变量具有较高的成对相关性(pairwise correlations)(检查相关矩阵) 标准线性回归的优化函数如下: 其中X表示特征变量,w表示权重,y表示真实情况。岭回归是针对模型中存在的共线性关系的为变量...
一、优点 1、它表明自变量和因变量之间的显著关系 2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。回归分析也允许去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组较佳的变量，用来构建预测模型。二、...