要点:除常数项以外,这种回归的假设与最小二乘回归类似;它收缩系数接近零(等于零),这确实有助于特征选择;这是一个正则化方法,使用的是L1正则化;如果预测的一组变量是高度相关的,Lasso 会选出其中一个变量并且将其它的收缩为零。 07 ElasticNet回归 ElasticNet是Lasso和Ridge回归技术的混合体。它使用L1来训练并且L...
该回归的假设与最小二乘回归相同,但不假设正态性它将系数缩小到零(恰好为零),这肯定有助于特征选择这是一种正则化方法并使用l1正则化如果预测变量高度相关,则Lasso仅选取其中一个并将其他预测缩减为零7.弹性网络回归 弹性网络回归是Lasso回归和岭回归技术的混合体。它使用L1和L2先验作为正则化器进行训练。当存在...
6 Lasso Regression套索回归 它类似于岭回归,Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)也会惩罚回归系数的绝对值大小。此外,它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。看看下面的公式: Lasso 回归与Ridge回归有一点不同,它使用的惩罚函数是绝对值,而不是平方。这导致惩罚(或等于约束估计的绝对值之和...
6. Lasso Regression套索回归它类似于岭回归,Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)也会惩罚回归系数的绝对值大小。此外,它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。看看下面的公式: Lasso 回归与Ridge回归有一点不同,它使用的惩罚函数是绝对值,而不是平方。这导致惩罚(或等于约束估计的绝对值之和...
7.如果因变量有多个,则称为多项逻辑回归。 3.多项式回归 如果一个回归,它的自变量指数超过1,则称为多项式回归。可以用公式表示: y = a + b * x^2 在这个回归技术中,最适的线不是一条直线,而是一条曲线。 重点: 1.很多情况下,我们为了降低误差,经常会抵制不了使用多项式回归的诱惑,但事实是,我们经常会...
7.如果因变量有多个,则称为多项逻辑回归。 3. Polynomial Regression多项式回归 多项式回归在回归问题中占特殊的地位,因为任何函数至少在一个比较小的邻域内可用多项式任意逼近,因此通常在比较复杂的实际问题中,可以不问与诸因素的确切关系如何,而用多项式回归(当然首先应试用最简单的一次多项式即线性回归)进行分析和计算...
线性回归和逻辑回归通常是在预测建模中最先学习的算法。由于这两种算法太有名,导致许多初学者甚至认为它们是唯一的回归算法形式。那些对回归算法有一点了解的人也认为它们是回归中的主要方法。 事实上,可以使用的回归算法有无数种,每种形式都有其重要性和特定的适用条件,它们都属于广义线性回归算法中的一种。这篇文章...
如果因变量的值是定序变量,则称它为序逻辑回归。 如果因变量是多类的话,则称它为多元逻辑回归。 3 Polynomial Regression多项式回归 对于一个回归方程,如果自变量的指数大于1,那么它就是多项式回归方程。如下方程所示: y=a+b*x^2 在这种回归技术中,最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。
4.线性回归 5.逻辑回归 6.多项式回归 7.逐步回归 8.岭回归 9.Lasso回归 10.ElasticNet回归 什么是回归分析? 回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种预测模型技术。这些技术应用于预测,时间序列模型和找到变量之间关系。例如可以通过回归去研究超速与交通事故发生次数的关系。 我们为什么要用回归分析? 这里有一些...
如果因变量的值是定序变量,则称它为序逻辑回归。 如果因变量是多类的话,则称它为多元逻辑回归。 3. Polynomial Regression多项式回归 对于一个回归方程,如果自变量的指数大于1,那么它就是多项式回归方程。如下方程所示: y=a+b*x^2 在这种回归技术中,最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。