注意点和一点建议： 在训练集上进行标准化/归一化：使用训练集的统计信息（均值和标准差，或最小值和最大值）来进行标准化或归一化，然后将相同的变换应用于测试集和实际应用中的数据。...多重插补 使用多个模型进行多次插补，以获取不同插补数据集，并在分析中考虑不确定性。...多重插补（Multiple Imputation）： 利用统计方法多次生成不同插补数据集，然后基于这些数据集进行分析。 需要注意的关键点： 复杂度： 多重插补的实施相对复杂，需要谨慎使用。...使用方差膨胀因子（VIF）是解决这个问题的正确方法吗？” 大壮答：当我们在进行多元回归分析时，多重共线性是一个需要关注的问题。...增加样本量： 增加样本量有助于缓解多重共线性的问题。 关于VIF，虽然是一种常用的检测方法，但并不是唯一的。同时，它提供的是共线性的迹象，而不是直接证据。
马氏距离（Mahalonobis distance）多用来计算某样本点与数据集的距离，优点是具有尺度无关性。马氏距离的计算公式如下： 其中，μ 是样本集均值，S 是样本集协方差矩阵。...我们注意到马氏距离的公式与欧式距离公式只是多了一个协方差矩阵的逆。这也正是马氏距离的优点之处，它考虑了不同特征之间的协方差不同，将其进行归一化，使得距离度量与尺度无关。...以上说法都正确 答案： D 解析：机器学习中，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集随机分为 k 个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下 k-1 个包作为训练集进行训练。...如果回归模型中存在多重共线性（multicollinearity），应该如何解决这一问题而不丢失太多信息（多选）？ A. 剔除所有的共线性变量 B. 剔除共线性变量中的一个 C....若 VIF <= 4 则没有多重共线性，若 VIF＞10 值意味着严重的多重共线性。此外，我们可以使用容忍度作为多重共线性的指标。
在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 ? 要点： 它广泛的用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...这也是处理高维数据集的方法之一。 5. Ridge Regression岭回归 岭回归分析是一种用于存在多重共线性（自变量高度相关）数据的技术。...此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。看看下面的公式： ? Lasso 回归与Ridge回归有一点不同，它使用的惩罚函数是绝对值，而不是平方。...这个主要是通过将模型与所有可能的子模型进行对比（或谨慎选择他们），检查在你的模型中可能出现的偏差。 交叉验证是评估预测模型最好额方法。在这里，将你的数据集分成两份（一份做训练和一份做验证）。...回归正则化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。
在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 ? 要点： 它广泛的用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...这也是处理高维数据集的方法之一。 5、Ridge Regression岭回归 岭回归分析是一种用于存在多重共线性（自变量高度相关）数据的技术。...此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。看看下面的公式： ? Lasso 回归与Ridge回归有一点不同，它使用的惩罚函数是绝对值，而不是平方。...这个主要是通过将模型与所有可能的子模型进行对比（或谨慎选择他们），检查在你的模型中可能出现的偏差。 交叉验证是评估预测模型最好额方法。在这里，将你的数据集分成两份（一份做训练和一份做验证）。...回归正则化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。---- ----
在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 ? 要点： 它广泛的用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...这也是处理高维数据集的方法之一。 5. Ridge Regression岭回归 岭回归分析是一种用于存在多重共线性（自变量高度相关）数据的技术。...此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。看看下面的公式： ? Lasso 回归与Ridge回归有一点不同，它使用的惩罚函数是绝对值，而不是平方。...这个主要是通过将模型与所有可能的子模型进行对比（或谨慎选择他们），检查在你的模型中可能出现的偏差。 交叉验证是评估预测模型最好额方法。在这里，将你的数据集分成两份（一份做训练和一份做验证）。...回归正则化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。 译者简介： 刘帝伟，中南大学软件学院在读研究生，关注机器学习、数据挖掘及生物信息领域。
在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 ? 要点 它广泛的用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...这也是处理高维数据集的方法之一。 5 Ridge Regression岭回归 岭回归分析是一种用于存在多重共线性（自变量高度相关）数据的技术。...此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。看看下面的公式： ? Lasso 回归与Ridge回归有一点不同，它使用的惩罚函数是绝对值，而不是平方。...这个主要是通过将模型与所有可能的子模型进行对比（或谨慎选择他们），检查在你的模型中可能出现的偏差。 3 交叉验证是评估预测模型最好额方法。在这里，将你的数据集分成两份（一份做训练和一份做验证）。...5 回归正则化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。 来源：R语言中文社区
在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 要点： 1.它广泛的用于分类问题。 2.逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...这也是处理高维数据集的方法之一。 5.Ridge Regression岭回归 岭回归分析是一种用于存在多重共线性（自变量高度相关）数据的技术。...此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。看看下面的公式： Lasso 回归与Ridge回归有一点不同，它使用的惩罚函数是绝对值，而不是平方。...这个主要是通过将模型与所有可能的子模型进行对比（或谨慎选择他们），检查在你的模型中可能出现的偏差。 3.交叉验证是评估预测模型最好额方法。在这里，将你的数据集分成两份（一份做训练和一份做验证）。...6.回归正则化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。
在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 要点： 1.它广泛的用于分类问题。 2.逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...这也是处理高维数据集的方法之一。 5. Ridge Regression岭回归 岭回归分析是一种用于存在多重共线性（自变量高度相关）数据的技术。...此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。看看下面的公式： Lasso 回归与Ridge回归有一点不同，它使用的惩罚函数是绝对值，而不是平方。...这个主要是通过将模型与所有可能的子模型进行对比（或谨慎选择他们），检查在你的模型中可能出现的偏差。 3.交叉验证是评估预测模型最好额方法。在这里，将你的数据集分成两份（一份做训练和一份做验证）。...6.回归正则化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。 编辑：黄继彦
可以用公式来表示： Y=a+b*X+e a为截距，b为回归线的斜率，e是误差项。 ? 简单线性回归与多元线性回归的差别在于：多元线性回归有多个(>1)自变量，而简单线性回归只有一个自变量。...3.多项式回归 如果一个回归，它的自变量指数超过1，则称为多项式回归。可以用公式表示： y = a + b * x^2 在这个回归技术中，最适的线不是一条直线，而是一条曲线。 ?...5.岭回归 当碰到数据有多重共线性时，我们就会用到岭回归。所谓多重共线性，简单的说就是自变量之间有高度相关关系。在多重共线性中，即使是最小二乘法是无偏的，它们的方差也会很大。...看下面的公式： ? Lasso回归和岭回归不同的是，Lasso回归在惩罚方程中用的是绝对值，而不是平方。这就使得惩罚后的值可能会变成0....你把你的数据集分成两组：一组用于训练，一组用于验证。 4.如果你的数据集有许多让你困惑的变量，你就不应该用自动模型选择方法，因为你不想把这些变量放在模型当中。
上周的公众号处理了不同时间序列的数据集，但因为是内置的数据集，很多分析流程都已经被pipeline函数包装了，那如果是自己的时间序列数据集该怎么分析呢？...曾老师就让我学习一下这个包，今天咱就浅学一下吧~ Package ‘Mfuzz’ 以数据集GSE120418为例，是转录组的数据集哦 主要内容：Transcriptome-wide analysis...Mfuzz) library(limma) library(clusterProfiler) # BiocManager::install("org.At.tair.db") ###一定要注意物种，这个数据集是拟南芥...，不同的数据集去除的基因数量不一样 eset ## 2.2 Standardisation---- # 聚类时需要用一个数值来表征不同基因间的距离，Mfuzz中采用的是欧式距离， # 由于普通欧式距离的定义没有考虑不同维度间量纲的不同...=0) ## 2.2 Standardisation---- # 聚类时需要用一个数值来表征不同基因间的距离，Mfuzz中采用的是欧式距离， # 由于普通欧式距离的定义没有考虑不同维度间量纲的不同，所以需要先进行标准化
在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 ? 要点： 它广泛的用于分类问题。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...这也是处理高维数据集的方法之一。 5. Ridge Regression岭回归 岭回归分析是一种用于存在多重共线性（自变量高度相关）数据的技术。...此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。看看下面的公式： ? Lasso 回归与Ridge回归有一点不同，它使用的惩罚函数是绝对值，而不是平方。...这个主要是通过将模型与所有可能的子模型进行对比（或谨慎选择他们），检查在你的模型中可能出现的偏差。 3.交叉验证是评估预测模型最好额方法。在这里，将你的数据集分成两份（一份做训练和一份做验证）。...6.回归正则化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。 via：CSDN（译者/刘帝伟 ；审校/刘翔宇、朱正贵；责编/周建丁） ?
我可以不负责任的告诉你，在这方面真的没有银弹（Silver Bullet），除了数据集大小的限制以外，一般来说，k值越小，训练压力越小，模型方差越小而模型的偏差越大，k值越大，训练压力越大，模型方差越大而模型偏差越小...并且生成5份这样的随机数据集。 笔者自问自答： 对于这个K值来说，有两个功能：把数据分成K组；而且生成了K个这样的数据集。但是，为什么打K折，生成的也是K个数据集呢？...mdply函数，是在plyr包中的apply家族，可以依次执行自编函数。而普通的apply家族（apply、lapply）大多只能执行一些简单的描述性函数。...，因为它的单位也和原变量不一样了，综合各个指标的优缺点，我们使用三个指标对模型进行评估。...，其实就是进行单因子方差分析，在进行方差分析之前首先要检验方差齐性，因为在方差分析的F检验中，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的； 方差齐性通过后进行方差分析，如果组间差异显著，再通过多重比较找出哪些组之间存在差异
然而，在面对一堆数据集存在多重共线性时，OLS 就变得对样本点的误差极为敏感，最终回归后的权重参数方差变大。...这就是需要解决的共线性回归问题，一般思想是放弃无偏估计，损失一定精度，对数据做有偏估计，这里介绍两种常用的算法：脊回归和套索回归。...在前面的介绍中，我们已经知道普通最小二乘法（OLS）在进行线性回归时的一个重要假设就是数据集中的特征之间不能存在严重的共线性。...最迫切的是，我们在拿到一堆数据集时，该如何诊断这些特征间是不是存在共线性问题呢？...分析上面的共线性数据在使用普通最小二乘，L1最小二乘（套索），L2最小二乘（脊回归）下回归样本后，对新来的数据的预测精度。
之前我们学习了一般线性回归，以及加入正则化的岭回归与Lasso，其中岭回归可以处理数据中的多重共线性，从而保证线性回归模型不受多重共线性数据影响。Lasso主要用于高维数据的特征选择，即降维处理。...线性回归中的多重共线性与岭回归 深度理解Lasso回归分析 在使用线性回归时，除了遇到以上问题（数据中存在多重共线性、数据维度过高），还会遇到数据并不总是线性的，若此时仍坚持用线性模型去拟合非线性数据，...则使用 "是否线性可分" (linearly separable)来划分分类数据集。当分类数据的分布上可以使用一条直线来将两类数据分开时，则数据是线性可分的。反之，数据不是线性可分的。 ?...模型在线性和非线性数据集上的表现为我们选择模型提供了一个思路----当我们获取数据时，我们往往希望使用线性模型来对数据进行最初的拟合（线性回归用于回归，逻辑回归用于分类），如果线性模型表现良好，则说明数据本身很可能是线性的或者线性可分的...在标准线性回归的情况下，对于二维数据，你可能有一个这样的模型： 如果我们想让数据拟合一个抛物面而不是一个平面，我们可以把这些特征合并成二阶多项式，使模型看起来像这样: 更加一般地，多项式函数拟合数据时
马氏距离（Mahalonobis distance）多用来计算某样本点与数据集的距离，优点是具有尺度无关性。马氏距离的计算公式如下： ? 其中，μ 是样本集均值，S 是样本集协方差矩阵。...我们注意到马氏距离的公式与欧式距离公式只是多了一个协方差矩阵的逆。这也正是马氏距离的优点之处，它考虑了不同特征之间的协方差不同，将其进行归一化，使得距离度量与尺度无关。...以上说法都正确 答案： D 解析：机器学习中，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集随机分为 k 个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下 k-1 个包作为训练集进行训练。...如果回归模型中存在多重共线性（multicollinearity），应该如何解决这一问题而不丢失太多信息（多选）？ A. 剔除所有的共线性变量 B. 剔除共线性变量中的一个 C....若 VIF <= 4 则没有多重共线性，若 VIF＞10 值意味着严重的多重共线性。此外，我们可以使用容忍度作为多重共线性的指标。
由于 |\beta_j| 不是处处可导，我们可以使用次梯度来解决。 优缺点和适用场景 优点 可以实现特征选择，将一些系数变为零。 在高维数据集中表现较好。...决策树的建立 决策树的建立分为以下步骤： 选择最佳的划分特征：通过计算每个特征的信息增益或均方误差等指标，选择最佳的特征来进行划分。 划分数据集：根据选择的特征进行数据集的划分，形成子节点。...随机森林的建立 Bagging过程（自助采样）： 对训练数据进行有放回的抽样，构建多个不同的训练数据集。 构建决策树： 对每个数据集建立一个决策树，树的建立过程与普通决策树相似。...随机特征选择： 在每个节点的分裂过程中，随机选择一部分特征进行考虑，而不是考虑所有特征。 2. 随机森林回归预测 对于回归问题，随机森林通过对每棵树的预测结果进行平均来得到最终的预测值。...它适用于复杂的非线性回归问题，但在大规模数据集上训练时间较长。在实际使用中，需要通过调整核函数和参数来优化模型。 神经网络回归 神经网络回归是一种使用神经网络进行回归任务的方法。
比如juul数据集的例子。这个数据中的变量tanner是个数值向量，而不是属性向量。对于列出的表格没有任何影响，但是在做方差分析时就会出现严重错误。...，R就会明白做的不是回归，而是方差分析。...另外，因为更改了数据内的值，需要重新绑定数据集juul。 我们可以通过df的值，来查看我们的计算是否正确，这个例子就是告诉我们如果要做方差分析，分组的变量必须是属性变量或者因子。...这时候就需要进行组与组之间的两两比较了。 如果我们比较所有的组别，应该进行多重检验的修正。进行多次检验，会增加其中出现一个显著结果的概率；也就是说，这个p值会变得夸张。...当数据不满足正态分布，或者数据类型不适合做方差分析的时候可以考虑KW检验，它同样比较的是数值的秩次而不是数值本身，这里不做过多的赘述。
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