Ako si vyberiete najlepší viacnásobný regresný model?

2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-16 00:22

Pri výbere lineárneho modelu je potrebné mať na pamäti tieto faktory:

1. Len porovnávať lineárne modely pre rovnaký súbor údajov.
2. Nájsť Model s vysoko nastaveným R2.
3. Uistite sa, že toto Model má rovnomerne rozložené rezíduá okolo nuly.
4. Uistite sa, že chyby tohto Model sú v rámci malej šírky pásma.

Kedy by ste mali použiť viacnásobnú regresiu?

Viacnásobná regresia je rozšírením jednoduchého lineárna regresia . Používa sa, keď my chcieť do predpovedať hodnotu premennej na základe hodnoty dvoch alebo viacerých iných premenných. Premenná my chcieť do predpovedať sa nazýva závislá premenná (alebo niekedy premenná výsledku, cieľa alebo kritéria).

Následne je otázka, ako si vybrať model? Ako si vybrať model strojového učenia – niekoľko pokynov

1. Zbierať dáta.
2. Skontrolujte anomálie, chýbajúce údaje a vyčistite údaje.
3. Vykonajte štatistickú analýzu a úvodnú vizualizáciu.
4. Zostavte modely.
5. Skontrolujte presnosť.
6. Prezentujte výsledky.

Jednoducho povedané, aké sú rôzne typy regresných modelov?

Typy regresie

• Lineárna regresia. Je to najjednoduchšia forma regresie.
• Polynomiálna regresia. Je to technika prispôsobenia nelineárnej rovnice prevzatím polynomických funkcií nezávislej premennej.
• Logistická regresia.
• Kvantilná regresia.
• Ridge Regresia.
• Regresia lasa.
• Elastická regresia siete.
• Regresia hlavných komponentov (PCR)

Koľko nezávislých premenných možno použiť vo viacnásobnej regresii?

dva