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1
回答
有没有一种快速检查R中的范畴变量之间多重
共线性
的方法?
、
、
我有大量的分类变量和虚拟变量(36),我想根据它们的多重
共线性
(或者仅仅是
共线性
)来删除其中的一些变量。与其一次又一次地使用X平方测试,是否有任何函数可以检查我的变量中的(多)
共线性
,以及返回具有多重
共线性
(或
共线性
)的变量?
浏览 0
提问于2018-04-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在不具有多重
共线性
的熊猫中创建虚拟变量?
、
、
、
、
使用Anaconda、
Python
2.7.11、熊猫0.17.1、Mac OS X 10.11 (El Capitan),如何在拟合统计模型时,从正在制作虚拟变量的列中删除一个虚拟变量,以避免多重
共线性
abca'))返回的是:0 1 0 02 0 0 1我希望删除a、b或c列以避免多重
共线性
浏览 4
提问于2016-02-01
得票数 3
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2
回答
减少变量之间的依赖
、
我只是想知道是否存在一个具有以下属性的过程:( 2)程序后的变量应保持原意/解释。(因此PCA和FA退出)。 3)不删除任何变量。
浏览 0
提问于2018-08-02
得票数 1
1
回答
为什么多重
共线性
是机器学习算法中的一个问题
、
、
、
、
是只有一个子集的算法受到多重
共线性
问题或所有机器学习算法的影响?解决这个问题的办法是什么?
浏览 0
提问于2022-08-05
得票数 1
1
回答
一次热编码的多重
共线性
、
、
为了防止多重
共线性
,我们总是需要删除一次热编码的列吗?在这里的解决方案()中,它提到 我想知道是否必须这样做,或在何种情况下我们才能满足这一需要?
浏览 3
提问于2017-02-14
得票数 3
1
回答
多重
共线性
是否影响神经网络?
、
、
、
有人能像我五岁一样解释一下为什么多重
共线性
不影响神经网络吗? 我做了一些研究,神经网络基本上是线性函数,在中间叠加着激活函数,如果原始输入变量高度相关,这不意味着多重
共线性
的发生吗?
浏览 0
提问于2022-03-04
得票数 3
回答已采纳
1
回答
python
中如何从多个自变量和一个因变量绘制图[多元线性回归]
、
、
、
如何使用
python
检查多重
共线性
?什么是VIF ?如何利用它检测多重
共线性
? 提前谢谢。如果有语法错误的话,对不起。
浏览 3
提问于2018-11-13
得票数 0
4
回答
线性回归的多重
共线性
与完全
共线性
、
我一直在试图了解自变量内的多重
共线性
对线性回归模型的影响。维基百科网页建议,只有当有一个“完美”的多重
共线性
,其中一个自变量将不得不从培训中删除。现在我的问题是,如果相关性等于+/- 1,我们应该只删除其中的一列,还是考虑一个阈值(比如0.90),然后它应该被认为是完美的多重
共线性
。
浏览 0
提问于2021-10-25
得票数 3
1
回答
特征中的
共线性
和多重
共线性
?
、
、
、
数据科学家/ML工程师最常用的检测特征之间
共线性
(或)多重
共线性
的一些先进或基本方法是什么?
浏览 0
提问于2019-03-18
得票数 0
1
回答
为什么我的自变量之间的相关性有助于我的线性回归模型?
、
、
、
我正在使用绝地求生的数据,并为同样的开发一个线性回归模型!现在我的原始数据集中有三个特征:骑行距离、游泳距离、步行距离。我结合了这三个新的功能:距离覆盖,这是上述三个特征之和。当我把它放在线性回归模型中时,当我使用这三个特征和第四个特征时,我得到的分数比只用这三个特征或者仅仅使用第四个特征要好。我已经读过,在开发模型时,特性之间的相关性不应该存在。但是,当所有具有相关性的特征(其中4个)被用来建立模型时,模型有一个较好的平方(R-平方)。为什么会发生这种事?
浏览 0
提问于2019-01-27
得票数 1
1
回答
R中的auto.arima函数是在估计线性回归模型之前还是之后对y和x变量进行微分?
、
、
、
、
我试图估计一个带有arima误差的线性回归,但我的回归变量是高度
共线性
的,因此回归模型受到多重
共线性
的影响。由于我的最终目标是能够将单个回归系数解释为弹性,并将它们用于事前预测,因此我需要以某种方式解决多重
共线性
,以便能够信任回归变量的系数。我知道转换回归变量,例如。通过差分可能有助于减少多重
共线性
。如果转换是在估计回归之前完成的,那么是什么脚本将这些转换后的值放到表或其他东西中,以便能够对这些数据而不是原始数据运行多重
共线性
测试?
浏览 38
提问于2019-06-17
得票数 1
1
回答
如何处理R中的“秩不足匹配可能是误导的”?
我试图根据训练数据集来预测测试数据集的值,它是预测值(没有错误),但是预测结果偏离了原始值很多。即使预测值在-356左右,尽管原始值都没有超过200 (也没有负值)。这个警告让我很困扰,因为我认为由于这个警告,这些值偏离了很多。In predict.lm(fit2, data_test) :有什么办法可以摆脱这个警告吗?代码很简单prediction<-pre
浏览 0
提问于2016-07-15
得票数 1
3
回答
多重
共线性
如何影响神经网络?
、
多重
共线性
是线性回归的一个问题,因为结果变得不稳定/过于依赖于单个元素(来源)。(完美)多重
共线性
也是神经网络的一个问题吗?
浏览 0
提问于2018-02-26
得票数 21
1
回答
特定训练/测试拆分的线性回归系数“爆炸”
、
、
我正在使用"“数据集,比较线性回归、岭和套索的系数。这只发生在线性回归模型中的几个系数上,脊线和套索的系数不受影响。
浏览 0
提问于2020-09-23
得票数 1
1
回答
Pyspark -如何评估多重
共线性
?VIF等效项
、
正如标题所述,我正在试图找到一种方法来评估pyspark中的多重
共线性
?通常,我会使用statsmodel的VIF,但我在pyspark中看不到等效的函数。任何关于我如何计算多重
共线性
的建议都将不胜感激。
浏览 1
提问于2018-04-09
得票数 1
1
回答
我需要删除特征之间的多重
共线性
、
我有分类变量,如性别,焦虑,酒精,当我使用编码器技术将这些分类变量转换为数值时,所有这些变量在值上类似,然后存在多重
共线性
。如何将这些变量转换为数字,这样多重
共线性
就不存在了。
浏览 2
提问于2019-04-02
得票数 0
1
回答
当我们既有连续变量又有类别变量作为预测变量时,如何在多项逻辑回归中检验多重
共线性
?
、
如何在多项逻辑回归中检验多重
共线性
?我有25个自变量和1个因变量。在25个独立变量中,17个变量是连续变量,8个变量是分类变量(具有两个值:是/否或足够/不足)。我想检查这些自变量之间的多重
共线性
。
浏览 76
提问于2019-02-27
得票数 0
1
回答
CNN中使用的变量之间是否有关联的规则?
、
、
我想知道在CNN的预测变量之间或预测变量与结果变量之间是否有任何相关的规则。相关性的价值应该是什么?和CNN合作的时候有关系吗?我的例子是使用两个范畴预测变量和
浏览 0
提问于2019-06-25
得票数 1
1
回答
R中相关数据的分析:线性、岭回归、PCR
、
、
、
现在的问题是,它们都是强交叉相关的,并表现出
共线性
。x_1, x_2, x_3, x_4内部没有隐藏的组件,它们是成对或以任何其他方式通用的-它们只是自然地相关。正如上所建议的,针对多重
共线性
的一些补救措施是使用岭回归和主成分回归。然而,当我使用lm.ridge方法时,它给出了与lm完全相同的系数。 在这种情况下,PCR能提供帮助吗?
浏览 2
提问于2012-09-25
得票数 2
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