在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算最佳拟合线。...(扩展阅读：全面解析并实现逻辑回归(Python)、逻辑回归优化技巧总结（全）) 当因变量的类型属于二元（1 / 0，真/假，是/否）变量时，我们就应该使用逻辑回归。...+bkXk 上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“我们为什么要在公式中使用对数log呢？”。...独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。 正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。 什么是残差，它如何用于评估回归模型？
正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。 2、什么是残差。它如何用于评估回归模型？ 残差是指预测值与观测值之间的误差。它测量数据点与回归线的距离。...非线性（曲线）线应该能够正确地分离和拟合数据。 找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法 - 残差图 散点图 假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。 4、什么是多重共线性。...线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。如果数据包含异常值，则最佳拟合线将向异常值移动一点，从而增加错误率并得出具有非常高 MSE 的模型。 6、什么是 MSE 和MAE有什么区别？...随着 MSE 和 MAE 的值都降低，模型趋向于一条更好的拟合线。 7、L1 和 L2 正则化是什么，应该在什么时候使用？...它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。
独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。 正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。...非线性（曲线）线应该能够正确地分离和拟合数据。 找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法： 残差图； 散点图； 假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。...异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。 线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...如果数据包含异常值，则最佳拟合线将向异常值移动一点，从而增加错误率并得出具有非常高 MSE 的模型。 六、什么是 MSE 和 MAE 有什么区别？...随着 MSE 和 MAE 的值都降低，模型趋向于一条更好的拟合线。 七、L1 和 L2 正则化是什么，应该在什么时候使用？
线性回归 在此示例中，我们将帮助客户从最简单的 GLM – 线性回归开始。 一般来说，频率论者对线性回归的看法如下： 然后，我们可以使用普通最小二乘法（OLS）或最大似然法来找到最佳拟合。...让我们将贝叶斯线性回归模型拟合到此数据。...分析模型 贝叶斯推理不仅给了我们一条最佳拟合线（就像最大似然那样），而是给出了合理参数的整个后验分布。让我们绘制参数的后验分布和我们绘制的单个样本。...其次，每个变量的最大后验估计值（左侧分布中的峰值）非常接近用于生成数据的真实参数（x是回归系数，sigma是我们正态的标准差）。 因此，在 GLM 中，我们不仅有一条最佳拟合回归线，而且有许多。...然后可以使用pymc 进行推理。 后验预测图使我们能够评估拟合度和其中的不确定性。
一般来说，频率论者对线性回归的看法如下： 然后，我们可以使用普通最小二乘法（OLS）或最大似然法来找到最佳拟合。 概率重构 贝叶斯主义者对世界采取概率观，并用概率分布来表达这个模型。...让我们将贝叶斯线性回归模型拟合到此数据。...分析模型 贝叶斯推理不仅给了我们一条最佳拟合线（就像最大似然那样），而是给出了合理参数的整个后验分布。让我们绘制参数的后验分布和我们绘制的单个样本。...其次，每个变量的最大后验估计值（左侧分布中的峰值）非常接近用于生成数据的真实参数（x是回归系数，sigma是我们正态的标准差）。 因此，在 GLM 中，我们不仅有一条最佳拟合回归线，而且有许多。...然后可以使用pymc 进行推理。 后验预测图使我们能够评估拟合度和其中的不确定性。
正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。 二、什么是残差，它如何用于评估回归模型？ 残差是指预测值与观测值之间的误差。它测量数据点与回归线的距离。...非线性（曲线）线应该能够正确地分离和拟合数据。 找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法： 残差图； 散点图； 假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。...异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。 线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...如果数据包含异常值，则最佳拟合线将向异常值移动一点，从而增加错误率并得出具有非常高 MSE 的模型。 六、什么是 MSE 和 MAE 有什么区别？...随着 MSE 和 MAE 的值都降低，模型趋向于一条更好的拟合线。 七、L1 和 L2 正则化是什么，应该在什么时候使用？
在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 ? 我们为什么使用回归分析？...在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算最佳拟合线。...+bkXk 上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“我们为什么要在公式中使用对数log呢？”。...我知道的一个培训机构告诉他们的学生，如果结果是连续的，就使用线性回归。如果是二元的，就使用逻辑回归！然而，在我们的处理中，可选择的越多，选择正确的一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型中。
在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？...在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算最佳拟合线。...+bkXk 上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“我们为什么要在公式中使用对数log呢？”。...我知道的一个培训机构告诉他们的学生，如果结果是连续的，就使用线性回归。如果是二元的，就使用逻辑回归！然而，在我们的处理中，可选择的越多，选择正确的一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型中。
在本教程中，您将学习： 为什么需要在监督机器学习中拆分数据集 其子集，你需要的数据集，为您的模型的公正的评价 如何使用train_test_split()拆分数据 如何train_test_split(...此类模型通常具有较差的泛化能力。尽管它们在训练数据上运行良好，但在处理看不见的（测试）数据时通常会产生较差的性能。 您可以在 Python中的线性回归中找到关于欠拟合和过拟合的更详细说明。...对于线性回归，拟合模型意味着确定回归线的最佳截距 ( model.intercept_) 和斜率 ( model.coef_) 值。...黑线称为估计回归线，由模型拟合的结果定义：截距和斜率。因此，它仅反映绿点的位置。 白点代表测试集。您可以使用它们来估计模型（回归线）的性能以及未用于训练的数据。...结论 您现在知道为什么以及如何使用train_test_split()from sklearn。您已经了解到，为了对机器学习模型的预测性能进行无偏估计，您应该使用尚未用于模型拟合的数据。
通过这篇文章，我希望能够帮助大家对回归有更广泛和全面的认识，而不是仅仅知道使用线性回归和逻辑回归来解决实际问题。 本文将主要介绍以下几个方面： 什么是回归分析？ 为什么使用回归分析？...在此技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的。回归的本质是线性的。 线性回归通过使用最佳的拟合直线（又被称为回归线），建立因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间的关系。...这个问题可以使用最小二乘法（Least Square Method）轻松解决。最小二乘法是一种拟合回归线的常用算法。它通过最小化每个数据点与预测直线的垂直误差的平方和来计算得到最佳拟合直线。...为了避免过拟合和欠拟合，我们应该涵盖所有有用的变量。实际中确保这种情况的一个好的做法是使用逐步筛选的方法来估计逻辑回归。...结语： 现在，我希望你对回归会有一个整体的印象。这些回归技术应该根据不同的数据条件进行选择应用。找出使用哪种回归的最佳方法之一就是检查变量族，即离散变量还是连续变量。
在这篇文章中，我将以简单的形式介绍 7 中最常见的回归模型。通过这篇文章，我希望能够帮助大家对回归有更广泛和全面的认识，而不是仅仅知道使用线性回归和逻辑回归来解决实际问题。...在此技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的。回归的本质是线性的。 线性回归通过使用最佳的拟合直线（又被称为回归线），建立因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间的关系。...这个问题可以使用最小二乘法（Least Square Method）轻松解决。最小二乘法是一种拟合回归线的常用算法。它通过最小化每个数据点与预测直线的垂直误差的平方和来计算得到最佳拟合直线。...为了避免过拟合和欠拟合，我们应该涵盖所有有用的变量。实际中确保这种情况的一个好的做法是使用逐步筛选的方法来估计逻辑回归。...结语： 现在，我希望你对回归会有一个整体的印象。这些回归技术应该根据不同的数据条件进行选择应用。找出使用哪种回归的最佳方法之一就是检查变量族，即离散变量还是连续变量。
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