Cuprins:

Cum alegi cel mai bun model de regresie multiplă?
Cum alegi cel mai bun model de regresie multiplă?

Video: Cum alegi cel mai bun model de regresie multiplă?

Video: Cum alegi cel mai bun model de regresie multiplă?
Video: How To Choose The Best Regression Model? (Linear, logistic, multinomial, ordinal or probit) 2024, Noiembrie
Anonim

Atunci când alegeți un model liniar, aceștia sunt factori de care trebuie să aveți în vedere:

  1. Doar compara modele liniare pentru același set de date.
  2. Gaseste un model cu un R2 reglat înalt.
  3. Asigurați-vă că acest lucru model are reziduuri distribuite egal în jurul zero.
  4. Asigurați-vă că erorile din aceasta model sunt într-o lățime de bandă mică.

Prin urmare, când ar trebui să utilizați regresia multiplă?

Regresie multiplă este o extensie a simplului regresie liniara . Se foloseste cand noi vrei la preziceți valoarea unei variabile pe baza valorii a două sau mai multe alte variabile. Variabila noi vrei la prezice se numește variabilă dependentă (sau uneori, variabilă rezultat, țintă sau criteriu).

Ulterior, întrebarea este, cum aleg un model? Cum să alegeți un model de învățare automată – Câteva linii directoare

  1. Colectați date.
  2. Verificați anomaliile, datele lipsă și curățați datele.
  3. Efectuați analize statistice și vizualizare inițială.
  4. Construiți modele.
  5. Verificați acuratețea.
  6. Prezentați rezultatele.

Pur și simplu, care sunt diferitele tipuri de modele de regresie?

Tipuri de regresie

  • Regresie liniara. Este cea mai simplă formă de regresie.
  • Regresia polinomială. Este o tehnică de potrivire a unei ecuații neliniare prin luarea de funcții polinomiale de variabilă independentă.
  • Regresie logistică.
  • Regresia cuantilă.
  • Regresia crestei.
  • Regresia Lasso.
  • Regresia netă elastică.
  • Regresia componentelor principale (PCR)

Câte variabile independente pot fi utilizate în regresia multiplă?

Două

Recomandat: