请选择您所选的方法或公式。 逐步法 通过在基于 F 检验的现有模型中添加或删除预测变量,执行变量选择。逐步法是向前选择法与向后消元法程序的组合。如果初始模型使用所有的自由度,则逐步选择操作不会继续。 要删除的变量 Minitab 针对模型中的每个变量计算 F 统计量和 p 值。如果模型包含j个...
加载优化的GPy回归模型的步骤如下: 使用load_model()方法从磁盘上的文件中加载模型。例如:loaded_model = GPy.models.GPRegression.load_model("optimized_model")。 这将创建一个新的模型对象,并将保存的参数和状态信息加载到该对象中。 通过保存和加载优化的GPy回归模型,我们可以快速加载已训练好的模型,并使用它...
具有最大 K 折叠逐步 R2 值的步骤将成为最终前进法过程中所选模型的步骤。 最后,Minitab 对完整数据集执行前进法。Minitab 在步骤中显示模型的回归结果,其中最大总体 K 折叠逐步 R2 值来自 k 折叠逐步过程。模型选择详细信息表和 K 折叠逐步 R2 与模型选择步骤图将在回归结果步骤后继续执行...
加载优化的GPy回归模型的步骤如下: 使用load_model()方法从磁盘上的文件中加载模型。例如:loaded_model = GPy.models.GPRegression.load_model("optimized_model")。 这将创建一个新的模型对象,并将保存的参数和状态信息加载到该对象中。 通过保存和加载优化的GPy回归模型,我们可以快速加载已训练好的模型,并使用它...