具有滞后效应/交互作用的线性回归模型
具有滞后效应/交互作用的线性回归模型是一种用于分析时间序列数据的统计模型。它考虑了自变量与因变量之间存在滞后效应或交互作用的情况，能够更准确地描述数据之间的关系。
滞后效应指的是自变量在时间上的延迟影响因变量的情况。例如，某个自变量的当前值可能对因变量的当前值没有直接影响，但对因变量的未来值有影响。滞后效应的存在使得线性回归模型不能简单地通过当前值来预测因变量的值，而需要考虑过去的值。
交互作用指的是自变量之间相互影响的情况。在线性回归模型中，交互作用可以通过引入交互项来表示。交互项是自变量之间的乘积，它能够捕捉到自变量之间的相互作用效应。
具有滞后效应/交互作用的线性回归模型在许多领域都有应用，例如经济学、金融学、市场营销等。它可以用于预测未来的趋势、分析因果关系、评估政策效果等。
腾讯云提供了一系列与数据分析和机器学习相关的产品和服务，可以支持滞后效应/交互作用的线性回归模型的建立和应用。其中，推荐的产品包括：
- 腾讯云数据仓库（TencentDB for TDSQL）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务，适用于存储和管理大规模数据集。
- 腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以用于构建和训练线性回归模型。
- 腾讯云大数据分析平台（Tencent Big Data Analytics Platform）：提供了强大的数据分析和挖掘功能，支持对大规模数据集进行处理和分析。
- 腾讯云人工智能开放平台（Tencent AI Open Platform）：提供了多种人工智能相关的服务和工具，包括自然语言处理、图像识别、语音识别等，可以用于数据预处理和特征提取。
以上是腾讯云相关产品的简要介绍，更详细的信息可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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预测线性回归模型预测准确的可能性
predictive-modeling、linear-regression、prediction
因此，要设置这个问题：
我有一个数据集，标签数据如颜色，品牌和质量作为自变量和因变量是RRP (价格)。
我用这些数据建立了一个线性回归模型，可以用自变量预测因变量(我使用的是科学学习，所以只需使用model.predict )。这给我带来了重大的问题，我不确定这是否是正确的处理方法，我也不确定这是否会妨碍我获得预测变量精确值的目标。
是否有一种方法来计算预测价格的潜在准确性？在我看来，如果我要求模型对品牌x和质量y进行预测，而模型知道品牌x和质量总是会产生严格的价格范围，那么准确性可能会更高吗？
浏览 0提问于2020-12-02得票数 0
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在google云中，哪个是最佳的选择调用训练机器学习模型？
python、google-cloud-platform、gcp-ai-platform-training
我在python中有一个经过训练的机器学习模型来获得一个回归输出，这个模型是用scikit- learning训练的。
我想将这个预测插入到防火墙中，我将使用云函数来完成它，每天使用云调度程序来调度它。
我的问题是我要把这个受过训练的机器学习模型藏在哪里？
我能把它存储到google存储中并在云函数中调用它来获得预测吗？
还是我应该把它存储在人工智能平台上？
如果答案是进入人工智能平台，为什么？如果我把它存储到AI平台上，我有什么优势？我能用那里的新数据训练模型吗？
我一直在读到，这是可能的，但我不知道为什么更好，如何更好
浏览 3提问于2019-10-28得票数 0
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线性回归模型
machine-learning、regression、linear-regression
我是机器学习的新手，我想学的第一个概念是线性回归。我读过，要应用线性回归，我需要使用线性模型。从这个假设出发，我知道这是一个简单的线性回归模型：
y = w0 + w1x
线性回归的定义是，因变量y应该是参数w的线性组合(但对于自变量x则不一定相同)。
所以我们可以说，这也是一个线性回归模型：
y = w0 + w1x1 + w2(x2)^2
在这种情况下，我应该说这是一个线性回归模型，因为对于定义来说，w0、w1和w2在表达式中仍然是线性的。即使存在自变量x2的二次项。
现在，我有个问题。如下所示的模型：
y = w1 x1 + w2 x2 + w3 x3 + w4 x1x2 + w5 (
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
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我需要明确的预测X检验，X火车，y检验，y火车
python、regression、prediction
在一个线性回归模型中，假设我们有3个自变量(年龄、身高、性别)和一个因变量(糖尿病)，然后我们将模型as，即训练自变量的数据(比如70%)，X检验->，即30%的自变量数据用于测试y列车->即训练因变量数据(例如70%)，y检验数据->，即用于测试的因变量数据的30%。
所以，当我们预测X检验，或预测X检验时，我们是在预测自变量的数值，还是在预测因变量(糖尿病)？
浏览 8提问于2022-01-15得票数 0
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理解线性回归的一个假设:多重共线性
regression、predictive-modeling、linear-regression、collinearity
多共线性是多元线性回归的主要假设之一，当自变量之间的相关性过高时，多元共线性就会出现。
然而，在学习线性回归时，关键问题之一是在模型中引入交互项来模拟交互效应，即当自变量对因变量的影响发生变化时，取决于其他一个或多个自变量的值(S)。
这两种说法不矛盾吗？如果模型中的X_1和X_2之间真的存在交互作用，那么一定要去掉X_1或X_2，使回归模型中的自变量不再相关，从而使多元共线性假设成立。放入交互术语似乎忽略了这一假设，而是引入了一个更多的术语来使其进一步复杂化。
从建模的角度来看，这是有意义的，但是如果我们这样做，数学崩溃不是吗？
浏览 0提问于2020-08-13得票数 1
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如何开始分析和建模一个学术项目的数据，而不是统计学家或数据科学家
dataset、predictive-modeling、data-cleaning、linear-regression
我为一篇PhD论文收集了数据，需要帮助我理解如何构建一个路线图来进行分析和统计分析。PhD本身并不是在统计或机器学习，但我想了解的步骤和类型的分析，我必须遵循的数据分析的高级学位？一般来说，我应该如何处理这个问题呢？
在我收集的数据中，有623项观察，包括一个连续因变量和13个自变量(连续、分类和序数)，它们是根据研究经验和文献综述定义的。
我考虑做几个回归分析来预测因变量，并研究其上的影响因素(如果它们是正的、负的，以及它们的大小)。我尝试过多元线性回归，包括对自变量的不同变换。另一方面，我不确定是否应该研究每一个自变量，并在时间范围内预测它们的值？
到目前为止，我脑海中的步骤如下：
绘制不
浏览 0提问于2015-09-19得票数 1
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改进线性回归模型的技巧
machine-learning、python、regression、linear-regression
我刚刚在包含7个自变量和1个目标变量的数据集上运行了一个线性回归模型。下面是R平方和MSE值。
训练集的均方误差: 36530921.0123
训练集的$R^2$值: 0.7477
有人能给我一些建议来提高这个型号的效率吗？
编辑:我刚刚实现了同样的问题，使用线性回归和归一化的特性。我得到了以下输出:训练集的均方误差: 5.468490570335696e-10训练集的R2值: 0.9275088299658416训练集的均方误差: 4.111793316375822e-10训练集的R2值: 0.9342888671422529。
那么，我们能考虑标准化数据集以获得更好的准确性吗？
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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无法应用学习模型测试R中的数据
r、machine-learning、logistic-regression、prediction、kaggle
我正在使用来自Kaggle的Titanic数据集，并希望学习一个简单的logistic回归模型。
我读了火车和测试数据，train$Survived，train$Sex，test$Survived和test$Sex都是因素。
我想做一个非常简单的logistic回归，性别是唯一的自变量。
fit <- glm(formula = Survived ~ Sex, family = binomial)
在我看来似乎还不错：
> fit
Call: glm(formula = Survived ~ Sex, family = binomial)
Coefficients:
(Int
浏览 0提问于2013-10-07得票数 2
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广义线性方法(GLM)能在回归分析中处理预测变量之间的共线性吗？
linear-regression、glm、multivariate-distribution、collinearity
我是机器学习的初学者，我研究过模型的预测变量之间的共线性是一个很大的问题，因为它会导致不可预测的模型行为和一个很大的错误。但是，是否有一些模型(比如GLM)与经典的线性回归不同，可能是“好的”共线性模型？传统的线性回归假设其自变量之间没有相关性。
之所以会出现这个问题，是因为我做了一个项目：“如果输入特性是相互关联的，那么最好使用广义线性模型，因为它们的性能要比线性回归好。”
有人能解释一下吗？
浏览 0提问于2020-06-20得票数 2
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如何在google云中使用经过训练的模型实现预测的自动化
google-cloud-platform、google-bigquery、google-cloud-dataflow、google-cloud-composer
我有来自Firestore网站用户的数据。
为了运行机器学习模型，我在Google BigQuery中插入了一些这些数据。
我有训练机器学习模型的经验，但我没有获得新数据预测的经验。
我读到过，我可以在Google云存储中上传这个经过训练的模型，然后把它放到人工智能平台上，但是我不知道我必须遵循的过程，因为新的数据将被插入Bigquery中，使用这些新的数据，我想做预测，然后选择这个预测，然后再把它们放到Firstore中。
我认为这可以用Dataflow (Apache )或Dataflow(气流)来完成，我可以将这个过程自动化，并安排它每周运行所有过程，但我没有使用这种技术的经验，有人能推
浏览 5提问于2019-10-18得票数 2
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如何解释多元线性回归的相关系数?£
statistics、linear-regression、multivariate-distribution、interpretation
我有10000个样品。有4个自变量和1个因变量。
自变量均以0均值为中心。
📷
我发现这些变量之间的相关系数如下：
📷
我使用了线性回归模型，下面是该模型的总结：
📷
现在，基于线性回归模型中预测变量的系数，我被要求找到显着的预测因子(s)。
基于相关值，我认为X4将是一个重要的预测因素，但它的回归系数表明了一个完全不同的情况。(x4在lm摘要输出中的系数值最小)。你能帮我理解什么是正确的方法来识别重要的预测因子(s)？
另外，即使我从lm模型中删除了x4变量，残差标准误差仍然是相同的，哪种情况可以重新迭代它不是一个重要的预测器？是
我的理解对吗？
此外，我运行了R中可用的VarImp函数，它
浏览 0提问于2020-02-23得票数 2
1回答
我能用线性回归来建立一个非线性函数吗？
regression、linear-regression
我最近开始学习回归的基础知识，作为初学者，我开始学习线性回归。
我读到这篇文章说，对于这种特殊类型的回归，自变量和因变量之间的关系必须是线性的，这意味着我只能用线性回归来预测“线”：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/comprehensive-guide-regression/。
但是，我开始想知道如何建模像"y= log(x)“或”y= sqrt(x)“或"y=exp(x)”或"y=tan(x)“之类的函数，或者其他定义为”线“而是”曲线“的非线性函数。
然后我继续研究，直到我发现这篇文章说，应该是线性的不是自变
浏览 0提问于2019-03-15得票数 2
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使用机器学习模型(scikit或statsmodel)回答业务问题
python、machine-learning、statistics、regression、data-science
谢谢你在这方面的帮助。
这感觉像是一个愚蠢的问题，我可能把事情搞得过于复杂了。一些背景信息-我最近刚刚学习了Python中的一些机器学习方法(scikit和一些统计模型)，例如线性回归，逻辑回归，KNN等。我可以在pandas数据框中准备数据，将分类数据转换为0和1。我也可以将这些加载到模型中(例如，scikit learn中的逻辑回归)。我知道如何训练和测试它(使用CV等)，以及一些微调方法(gridscore等)。但这一切都在根据新数据预测结果的范围内。我主要专注于学习建立一个模型来预测新的X值，并测试该模型以确认准确性/精确度。
然而，现在我在识别和执行其他类型的问题时遇到了困难，比如回
浏览 4提问于2017-05-18得票数 0
1回答
给出什么作为预测未来价值的指标？
machine-learning、python、r、predictive-modeling、time-series
我对机器学习技术很陌生。我看了几个有监督的机器学习模型的例子，我对预测未来的价值有疑问。
我每天都有数据库中的时间序列数据集，我的目标变量是完整的噪声信号，如下所示：
📷
为了训练和预测模型，我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以检验模型是否有效。我有两个自变量和一个目标变量。我正在使用线性回归，Keras和其他模型。
我的基本问题是，在下周没有自变量的情况下，如何预测未来的值(未来一周，一个月)？在这种情况下，作为预测指标，我该给些什么？
任何信息都是非常感谢的。
浏览 0提问于2018-01-29得票数 1
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如何用线性回归模型进行预测？
java、apache-spark、linear-regression、apache-spark-ml
我目前正在从事一个线性回归项目，在这个项目中，我需要收集数据，将其拟合到一个模型中，然后根据测试数据进行预测。
如果我是正确的，简单线性回归对两个变量，X(独立)和Y(相依)起作用。我有以下数据集，其中我认为time列为X，value列为Y：
+-----+------+
|value|minute|
+-----+------+
| 5000| 672|
| 6000| 673|
| 7000| 676|
| 8000| 678|
| 9000| 680|
+-----+------+
我不知道的是如何正确地将这个数据集拟合成线性回归模型。我以前使用过k-means，我用
浏览 8提问于2017-06-27得票数 3
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1回答
如何处理两个显着自变量之间的多重共线性？
r、linear-regression、correlation
我现在正在构建一个线性回归模型。有32个自变量。G3是目标变量。
首先，利用所有自变量建立线性回归模型。这是我得到的结果的一部分：
如您所见，G1和G2都是重要的自变量。但它们之间的相关性是0.8521181。因此，我认为线性回归模型中存在多重共线性。我现在要找出最好的线性回归模型。如何解决多重共线性问题？
浏览 4提问于2018-03-25得票数 0
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XGBoost回归RMSE个体预测
regression、prediction、xgboost、variations
我有一个简单的回归问题，有两个自变量和一个因变量。我尝试了从统计模型和sk学习中进行线性回归，但我使用XGBoost回归得到了最好的结果(R ^2和均方根)。
在新的数据集上，RMSE仍然与早期的结果一致，但单个预测非常不同。
例如，RMSE为1000，单个预测从20到3000不等。因此，预测要么几乎完全准确，要么在少数情况下严重偏离，但我不知道为什么。
我的问题是，个人预测中出现这种差异的原因是什么？
浏览 13提问于2021-10-07得票数 0
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50独立变量问题的好的一般回归技术
regression、statistics、data-science-model
我是数据科学和统计学的新手。我遇到了这个问题，它有50个自变量和一个因变量，并试图找出一个很好的回归技术。下面是我执行的流程图：
数据挖掘->相关矩阵->维数约简-> (维数约简) ->基本线性回归技术。
如果有其他更好的技术或程序，有人能指导我吗？
浏览 0提问于2018-11-07得票数 1
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基于SPSS的线性回归数据清洗
linear-regression、spss、data-cleaning
我有大量的数据，我想使用自变量A和B，通过多元线性回归来预测因变量C。但现在一些A和B缺乏价值(它可能只缺少A，只缺少B，或者两者都缺少)。
我如何处理它们，以便我的数据能够很好地进行预测？谢谢!
浏览 2提问于2015-03-19得票数 0
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python -离散和连续的多元回归
python、regression
我有一个数据集，有53个自变量(X)和1个因变量(Y)。
因变量是布尔值(1或0)，而独立集由连续变量和离散变量组成。
我计划使用pandas.DataFrame.corr()列出输出Y的最有影响的变量。
corr可以是：
皮尔逊回归
肯德尔回归
spearman回归
三种方法得到了不同的结果。
考虑到数据集的形状(discrete+continuos)，您是否建议哪一个最适合？
浏览 2提问于2018-10-22得票数 0
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