Kako odabrati najbolji model višestruke regresije?

2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-16 00:17

Prilikom odabira linearnog modela, ovo su čimbenici koje treba imati na umu:

1. Samo usporedite linearni modeli za isti skup podataka.
2. Pronađi model s visoko podešenim R2.
3. Uvjerite se u ovo model ima jednako raspoređene ostatke oko nule.
4. Provjerite pogreške ovoga model nalaze se unutar male širine pojasa.

U ovom slučaju, kada biste trebali koristiti višestruku regresiju?

Višestruka regresija je proširenje jednostavnog Linearna regresija . Koristi se kada mi željeti do predvidjeti vrijednost varijable na temelju vrijednosti dviju ili više drugih varijabli. Varijabla mi željeti do predviđanje naziva se zavisna varijabla (ili ponekad, varijabla ishoda, cilja ili kriterija).

Potom se postavlja pitanje kako odabrati model? Kako odabrati model strojnog učenja – neke smjernice

1. Prikupiti podatke.
2. Provjerite ima li anomalija, podataka koji nedostaju i očistite podatke.
3. Izvršiti statističku analizu i početnu vizualizaciju.
4. Izgradite modele.
5. Provjerite točnost.
6. Predstavite rezultate.

Jednostavno, koje su različite vrste regresijskih modela?

Vrste regresije

• Linearna regresija. To je najjednostavniji oblik regresije.
• Polinomska regresija. To je tehnika prilagođavanja nelinearne jednadžbe uzimanjem polinomskih funkcija neovisne varijable.
• Logistička regresija.
• Kvantilna regresija.
• Regresija grebena.
• Laso regresija.
• Elastična neto regresija.
• Regresija glavnih komponenti (PCR)

Koliko se nezavisnih varijabli može koristiti u višestrukoj regresiji?

dva