线性回归是最流行和讨论最多的模型之一,它无疑是深入机器学习(ML)的入门之路。这种简单、直接的建模方法值得学习,这是进入ML的第一步。
「多元线性回归模型」非常常见,是大多数人入门机器学习的第一个案例,尽管如此,里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型,所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」,争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」。主要将分为两个部分:
需求最大的受监督机器学习算法之一是线性回归。线性回归扎根于统计领域,因此必须检查模型的拟合优度。
多元线性回归是我们在数据分析中经常用到的一个方法,很多人在遇到多维数据时基本上无脑使用该方法,而在用多元线性回归之后所得到的结果又并不总是完美的,其问题实际上并不出在方法上,而是出在数据上。当数据涉及的维度过多时,我们就很难保证维度之间互不相关,而这些维度又都对结果产生一定影响,当一组维度或者变量之间有较强的相关性时,就认为是一种违背多元线性回归模型基本假设的情形。今天我们就讲解一下如何用VIF方法消除多维数据中多重共线性的问题。
数据库:一个存储数据的工具。因为Python是内存计算,难以处理几十G的数据,所以有时数据清洗需在数据库中进行。
在机器学习中的线性回归,一般都会使用scikit-learn中的linear_model这个模块,用linear_model的好处是速度快、结果简单易懂,但它的使用是有条件的,就是使用者在明确该模型是线性模型的情况下才能用,否则生成的结果很可能是错误的。
本文试图成为理解和执行线性回归所需的参考。虽然算法很简单,但只有少数人真正理解了基本原理。
谢谢大家的支持!现在该公众号开通了评论留言功能,你们对每篇推文的留言与问题,可以通过【写评论】给圈主留言,圈主会及时回复您的留言。 本次推文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,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,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,介绍如果训练模型获取目标函数最小化的参数值。在
今天云朵君将和大家一起学习回归算法的基础知识。并取一个样本数据集,进行探索性数据分析(EDA)并使用 statsmodels.api、statsmodels.formula.api 和 scikit-learn 实现 简单线性回归(SLR)。
style 和 neighborhood 与房价 price 是否有关联可以使用方差分析
线性回归是基本的统计和机器学习技术之一。经济,计算机科学,社会科学等等学科中,无论是统计分析,或者是机器学习,还是科学计算,都有很大的机会需要用到线性模型。建议先学习它,然后再尝试更复杂的方法。
构建多元线性回归模型时,如果能够充分的使用已有变量,或将其改造成另一种形式的可供使用的变量,将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的,所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步,原理简单,实现优雅,效果拔群。
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。
大数据文摘作品 作者:TirthajyotiSarkar 编译:丁慧、katherine Hou、钱天培 说到如何用Python执行线性回归,大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model,但事实是,Python至少有8种执行线性回归的方法,sklearn并不是最高效的。 今天,让我们来谈谈线性回归。没错,作为数据科学界元老级的模型,线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说,你真的就能熟练应用线性回归了么?未必! 在这篇文章中,文摘菌将介绍8种用Pyth
前一篇文章给大家介绍了线性回归的模型假设,损失函数,参数估计,和简单的预测。具体内容请看下面链接:【机器学习笔记】:大话线性回归(一)
如果你使用 Python 处理数据,你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块,它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中,我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。
在这篇文章中,我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样,得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后,对采样器进行编码,并使用模拟数据对其进行测试 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 )。
来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读5分钟在本文中,我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。 如果你使用 Python 处理数据,你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块,它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中,我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。 什么是 Statsmodel 库? Statsmodels
自行车共享系统是新一代的传统自行车租赁,从会员,租赁到归还的整个过程已经自动化。通过这些系统,用户可以轻松地从特定位置租用自行车,然后在另一个位置返回。目前,全球约有500多个自行车共享计划,其中包括500多万辆自行车。今天,由于这些系统在交通、环境和健康问题中的重要作用,人们对它们产生了极大的兴趣。
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回归之所以能预测是因为他通过历史数据,摸透了“套路”,然后通过这个套路来预测未来的结果。
最近我们被客户要求撰写关于MARKOV REGIME SWITCHING的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果。它应用了Hamilton(1989)的滤波器和Kim(1994)的平滑器 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果。它应用了Hamilton(1989)的滤波器和Kim(1994)的平滑器
本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分,并对数据进行了可视化和分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
上一篇文章中介绍了一元线性回归(R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(1)——一元回归分析),然而,在实际操作中,多元性回归会更多见,因为一个响应变量会对应多个解释变量,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
第二天100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析,我们学习了简单线性回归分析,这个模型非常简单,很容易理解。实现方式是sklearn中的LinearRegression,我们也学习了LinearRegression的四个参数,fit_intercept、normalize、copy_X、n_jobs。然后介绍了LinearRegression的几个用法,fit(X,y)、predict(X)、score(X,y)。最后学习了matplotlib.pyplot将训练集结果和测试集结果可视化。
利用逻辑回归进行客户流失预警建模中涵盖了许多比较细的知识点,思维导图只展示了极小的一部分,相关知识点链接将穿插在文中。
线性回归作为监督学习中经典的回归模型之一,是初学者入门非常好的开始。宏观上考虑理解性的概念,我想我们在初中可能就接触过,y=ax,x为自变量,y为因变量,a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数,那么给我一个x,我就能得到一个y,由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。这很符合我们正常逻辑,不难理解。那统计学中的线性回归是如何解释的呢?
多元线性回归,主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原理差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方程 为:
当预测变量也即自变量不止一个时为多元线性回归(multivariable linearregression,MLR),多项式回归可以看成特殊情况下的多元线性回归。现在我们以微生物群落数据为例,探究α多样性指数与环境因子(Salinity、pH、TN、TP,在3.3.2.4VPA分析中这几个变量对微生物群落的解释量较高)之间的关系,如下所示:
Logistic回归通过logit转换将取值为正负无穷的线性方程的值域转化为(0,1),正好与概率的取值范围一致。
这篇文章我们接着前一篇文章,使用Weather Underground网站获取到的数据,来继续探讨用机器学习的方法预测内布拉斯加州林肯市的天气。上一篇文章我们已经探讨了如何收集、整理、清洗数据。这篇文章我们将使用上一篇文章处理好的数据,建立线性回归模型来预测天气。为了建立线性回归模型,我要用到python里非常重要的两个机器学习相关的库:Scikit-Learn和StatsModels 。第三篇文章我们将使用google TensorFlow来建立神经网络模型,并把预测的结果和线性回归模型的结果做比较。这篇文章中会有很多数学概念和名词,如果你理解起来比较费劲,建议你先google相关数据概念,有个基础的了解。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现多元线性回归和kNN回归。
同大多数算法一样,多元线性回归的准确性也基于它的假设,在符合假设的情况下构建模型才能得到拟合效果较好的表达式和统计性质较优的估计参数。
在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。
转载原文:https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/(全英)
如果你从事数据科学研究有一段时间了,那么pandas, scikit-learn seaborn和matplotlib这些库你都应该非常的熟悉。
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数(RQ)中的变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南,但对于初学者来说,这可能是很难理解的。
在这篇文章中,我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样,得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后,对采样器进行编码,并使用模拟数据对其进行测试。
如果能提前准确预测这些信息,可以为医生提供重要见解,从而能够相应并有效地进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外,还使用不同方法(如逻辑回归、随机森林和神经网络)进行心脏病预测。
在本文中,贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力
在本文中,贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
上次的 ITA 项目开始接触机器学习相关的知识,从本文开始,我将学习并介绍机器学习最常用的几种算法,并使用 scikit-learn 相关模型完成相关算法的 demo。
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