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七种常用回归技术，如何正确选择回归模型？

回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模

2018-04-25

6.3K0

【学习】怎样分析样本调研数据

编程算法数据分析线性回归

从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。这些并不是基本准则而只是一些建议。调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析）数据验证和探索性分析数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致

2018-04-23

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用Excel进行数据分析：回归分析

数据分析线性回归

在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析？一、案例场景为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以

2018-04-23

1.4K0

R语言建立回归分析，并利用VIF查看共线性问题的例子

r 语言线性回归

使用R对内置longley数据集进行回归分析，如果以GNP.deflator作为因变量y，问这个数据集是否存在多重共线性问题？应该选择哪些变量参与回归？答： ## 查看longley的数据结构 str(longley) ## 'data.frame': 16 obs. of 7 variables: ## $ GNP.deflator: num 83 88.5 88.2 89.5 96.2 ... ## $ GNP : num 234 259 258 285 329 .

2018-04-23

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机器学习系列：（五）决策树——非线性回归与分类

机器学习决策树线性回归

决策树——非线性回归与分类前面几章，我们介绍的模型都是广义线性模型，基本方法都是通过联接方程构建解释变量与若干响应变量的关联关系。我们用多元线性回归解决回归问题，逻辑回归解决分类问题。本章我们要讨论一种简单的非线性模型，用来解决回归与分类问题，称为决策树（decision tree）。首先，我们将用决策树做一个广告屏蔽器，可以将网页中的广告内容屏蔽掉。之后，我们介绍集成学习（lensemble learning）方法，通过将一系列学习方法集成使用，以取得更好的训练效果。决策树简介决策树就是做出一个树状

2018-04-23

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机器学习系列：（四）从线性回归到逻辑回归---续篇

机器学习线性回归决策树

欢迎小伙伴们回来继续学习，本篇内容是连着上一篇 “机器学习系列：（四）从线性回归到逻辑回归”文章。多类分类现实中有很多问题不只是分成两类，许多问题都需要分成多个类，成为多类分类问题（Multi-class classification）。比如听到一首歌的样曲之后，可以将其归入某一种音乐风格。这类风格就有许多种。scikit-learn用one-vs.-all或one-vs.-the-rest方法实现多类分类，就是把多类中的每个类都作为二元分类处理。分类器预测样本不同类型，将具有最大置信水平的类型作为样本

2018-04-23

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机器学习系列：（四）从线性回归到逻辑回归

机器学习线性回归

从线性回归到逻辑回归在第2章，线性回归里面，我们介绍了一元线性回归，多元线性回归和多项式回归。这些模型都是广义线性回归模型的具体形式，广义线性回归是一种灵活的框架，比普通线性回归要求更少的假设。这一章，我们讨论广义线性回归模型的具体形式的另一种形式，逻辑回归（logistic regression）。和前面讨论的模型不同，逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务的目标是找一个函数，把观测值匹配到相关的类和标签上。学习算法必须用成对的特征向量和对应的标签来估计匹配函数的参数，从而实现更好的分类效果。在二元分类

2018-04-23

1.5K0

【V课堂】R语言十八讲(十七)—主成分分析

r 语言线性回归

? 理解主成分分析这个模型前,可能需要一定的线性代数的知识,当然若没有基本也能看下去,只是可能比较困弄清楚,但这篇短文会尽可能给你的写得浅显易懂,不涉及太多公式推导,先让我们关注一下我们可能面对的问题

2018-04-23

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【V课堂】R语言十八讲(十六)—广义线性模型

r 语言线性回归

所谓广义线性模型,顾名思义就是一般狭义线性模型的推广,那我们先看看我们一般的狭义线性模型,这在第十讲也说过可以参看http://www.ppvke.com/Blog/archives/30010,我们经常说的线性回归是OLS线性模型.这种模型的拟合方法是将实际观测值与理论预测值的误差平方和使之最小化,从而推导出线性模型的参数,即最小二乘法.而广义线性模型是通过极大似然估计法来估计参数的,所谓极大似然估计,就是将观测值所发生的概率连乘起来,得到似然函数,然后求似然函数的极大值,来推导出线性模型的参数,其中

2018-04-23

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【V课堂】R语言十八讲(十五)—-置换检验和自助法

r 语言线性回归

不知道看到这里,读者有么有发现,前面讲了那么多方法,几大检验,回归分析,方差分析“都有一个共同的特点,那就是有一定的前提假设,只有满足这个假设时,模型才有较好的效果.我们可以来回顾一下: 线性回归因变量呈正态分布,齐方差性,独立,与自变量是线性关系,无离群点。方差分析因变量呈正态分布,各组齐方差还有其他的回归斜率相同等等 T检验独立,来自正态总体;或者非独立,组间差异服从正态分布。可能你会说,如果不满足正态假设,我们可以改用非参数的检验方法,比如拟合优度检验,秩和检验和符号秩检验,或者Krus

2018-04-23

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【V课堂】R语言十八讲(十二)—-方差分析

r 语言线性回归数据库

前面讲到了回归分析以及回归诊断,我们知道回归分析的两个用途,一是用作预测,二是用作分类,即解释作用.如果我们稍作留意便可以注意到,回归分析的自变量,包括因变量都是数值型的,那么,如果自变量是因子型的,

2018-04-23

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【V课堂】R语言十八讲(十一) –回归诊断

r 语言线性回归

上一篇讲到了,模型的拟合,以及运用系统的plot函数进行简单的回归诊断,得到了四幅图,大致可以判断模型的假设是否成立,然而,这还远远没有结束,这一篇我们将着重讲讲模型的诊断与优化改进,将会用到几个包,以及有许多的新概念,而我所使用的语言可能不规范,但主要是为了好理解.将术语讲得通俗些. 所谓回归诊断就是,验证模型当初的几个假设是否成立,它们分别是正太性假设,线性关系假设,同方差性假设,独立性假设.另外还涉及模型的优化,分别是多重共线性,离群点,高杠杆点,强影响点,以及相应的变量的选择和模型的选择.接下来就一

2018-04-23

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【V课堂】R语言十八讲(九)—-假设检验

r 语言数据挖掘线性回归

前面八章介绍了R软件的基础知识,这些知识都是零碎的操作与处理,虽然不能处理一个完整的实际案例,但却非常重要,接下来,主要讲数据挖掘中处理实际案例之前,所需要的一些模型和功能,我们先从传统的统计学开始,

2018-04-23

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【V课堂】机器学习系列：（二）线性回归

机器学习线性回归大数据编程算法

线性回归本章介绍用线性模型处理回归问题。从简单问题开始，先处理一个响应变量和一个解释变量的一元问题。然后，我们介绍多元线性回归问题（multiple linear regression），线性约束由多个解释变量构成。紧接着，我们介绍多项式回归分析（polynomial regression问题），一种具有非线性关系的多元线性回归问题。最后，我们介绍如果训练模型获取目标函数最小化的参数值。在研究一个大数据集问题之前，我们先从一个小问题开始学习建立模型和学习算法。一元线性回归上一章我们介绍过在监督学习问题

2018-04-23

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【学习】用Excel进行回归分析

数据分析线性回归

在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析？一、案例场景为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以

2018-04-18

1.3K0

如何用spss做一般（含虚拟变量）多元线性回归

线性回归数据分析

回归一直是个很重要的主题。因为在数据分析的领域里边，模型重要的也是主要的作用包括两个方面，一是发现，一是预测。而很多时候我们就要通过回归来进行预测。关于回归的知识点也许不一定比参数检验，非参数检验多，但是复杂度却绝对在其上。回归主要包括线性回归，非线性回归以及分类回归。本文主要讨论多元线性回归（包括一般多元回归，含有虚拟变量的多元回归，以及一点广义差分的知识）。请大家不要觉得本人偷奸耍滑，居然只有一个主题，两个半知识点。相信我，内容会很充实的。对于线性回归的定义主要是这样的：线性回归，是基于最小

2018-04-18

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