本文重点讲解什么是逐步回归，以及用Python如何实现逐步回归。 一、什么是逐步回归？...三、Python实现逐步回归 1 读取数据 首先导入建模数据，进行数据预处理。由于本文的重点是逐步回归实现，且之前的文章企业欺诈识别已对该模块进行了详细阐述，本文不再赘述。...综上，我们在用逐步回归建模时可以参考之前的经验参数。 至此，Python实现逐步回归已讲解完毕，感兴趣的小伙伴可以翻看公众号中“风控建模”模块相关文章。...往期回顾： 一文囊括Python中的函数，持续更新。。。 一文囊括Python中的有趣案例，持续更新。。。 一文囊括Python中的数据分析与绘图，持续更新。。。...一文囊括风控模型搭建(原理+Python实现)，持续更新。。。
逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。...本例的逐步回归则有所变化，没有对已经引入的变量进行t检验，只判断变量是否引入和变量是否剔除，“双重检验”逐步回归，简称逐步回归。例子的链接：（原链接已经失效），4项自变量，1项因变量。...下文不再进行数学推理，进对计算过程进行说明，对数学理论不明白的可以参考《现代中长期水文预报方法及其应用》汤成友，官学文，张世明著；论文《逐步回归模型在大坝预测中的应用》王晓蕾等； 逐步回归的计算步骤：...X)*(X.T)*(Y.T) print(B.T)#输出系数,第一项为常数项，其他为回归系数 ###输出## #[[52.57734888 1.46830574 0.66225049]] 以上这篇利用python...实现逐步回归就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
这一篇我们来讲讲逐步回归。什么是逐步回归呢？就是字面意思，一步一步进行回归。 我们知道多元回归中的元是指自变量，多元就是多个自变量，即多个x。...变量选择主要有：向前选择、向后踢出、逐步回归、最优子集等，我们这一篇主要讲前三种。...04逐步回归 逐步回归是向前选择和向后踢除两种方法的结合。是这两种方法的交叉进行，即一遍选择，一边剔除。...逐步回归在每次往模型中增加变量时用的是向前选择，将F统计量最大的变量加入到模型中，将变量加入到模型中以后，针对目前模型中存在的所有变量进行向后剔除，一直循环选择和剔除的过程，直到最后增加变量不能够导致残差平方和变小为止...关于逐步回归的Python实现，网上有很多现成代码的，只要原理清楚了，代码就很好懂了。
Python 根据AIC准则定义向前逐步回归进行变量筛选（二） AIC简介 AIC即赤池值，是衡量模型拟合优良性和模型复杂性的一种标准，在建立多元线性回归模型时，变量过多，且有不显著的变量时，可以使用AIC...准则结合逐步回归进行变量筛选。...逐步回归 逐步回归分为三种，分别是向前逐步回归，向后逐步回归，逐步回归。...逐步回归则是结合了以上的向前和向后逐步回归的特点。...参考文献 常国珍，赵仁乾，张秋剑.Python数据科学技术详解于商业实战[M]. 北京：中国人民大学出版社，2018.
逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则，通过选择最小的AIC信息统计量，来达到删除或增加变量的目的。...R语言中用于逐步回归分析的函数 step() drop1() add1() #1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归分析 tdata<-data.frame( x1=c( 7, 1,11,11...93.1,115.9,83.8,113.3,109.4) ) tlm<-lm(Y~x1+x2+x3+x4,data=tdata) summary(tlm) 多元线性回归结果分析 通过观察，回归方程的系数都没有通过显著性检验 #2.逐步回归分析...回归方程的AIC值为24.974；去掉x4 回归方程的AIC值为25.011…… 由于去x3可以使得AIC达到最小值，因此R会自动去掉x3; 去掉x3之后 AIC的值都增加 逐步回归分析终止...得到当前最优的回归方程 回归系数的显著性水平有所提高 但是x2 x4的显著性水平仍然不理想 #3.逐步回归分析的优化 drop1(tstep) 结果分析 如果去掉x4 AIC的值从24.974增加到
点击标题查阅往期内容 R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量 01 02 03 04 变量选择 #向前逐步回归 model <- lm(y ~ ., data = surgical
本文介绍的前向逐步回归法是针对最小二乘法的修改。相对于要将所有组合情况遍历一遍，前向逐步回归可以大大节省计算量，选择最优的特征集合，从而解决过拟合问题。”...前向逐步回归 前向逐步回归的过程是：遍历属性的一列子集，选择使模型效果最好的那一列属性。接着寻找与其组合效果最好的第二列属性，而不是遍历所有的两列子集。...trainlist <- train[,1:11] testlist <- test[,1:11] trainlabel <- train[,12] testlabel <- test[,12] 2、前向逐步回归构建输出特征集合
在变量筛选过程中尝试以下三种不同的变量筛选方法： （1）基于模型 AIC 值的向后逐步回归筛选； （2）基于交叉检验 LASSO 回归的变量筛选； （3）在 LASSO 变量压缩后再利用基于模型 AIC...值的向后逐步回归筛选。...三种方法训练出来的逻辑回归模型在训练集中的AUC 值比较如下表： 考虑到没有进行 LASSO 变量压缩的模型存在一定的多重共线性，许多变量不显著，而基于 AIC 值的逐步回归筛选方法能够最大让变量通过显著性检验...，为了保障模型的泛化能力和解释性，我们选择基于 LASSO和逐步回归的变量筛选方法 项目结果 利用 LASSO 和逐步回归进行变量筛选，以筛选后 的变量进行逻辑回归，得到结果如下表所示。...根据 ROC 图中红色曲线与对角线距离最大点处对应的分割作为判别是否流失的概率阈值，计算经过基于LASSO 和逐步回归的变量筛选的逻辑回归模型在训练集和测试上预测结果的混淆矩阵见下表。
---- 点击标题查阅往期内容 R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量 左右滑动查看更多 01 02 03 04 变量选择 #向前逐步回归 model <- lm.... ## No more variables satisfy the condition of penter: 0.3 plot(k) ---- ---- 本文摘选 《 R语言特征选择——逐步回归...---- 点击标题查阅往期内容 R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量 R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素 R语言特征选择——逐步回归 r语言中对LASSO回归，Ridge
好了不显摆了，进入我们今天的主题通常在用sas拟合逻辑回归模型的时候，我们会使用逐步回归，最优得分统计模型的等方法去拟合模型。...而在接触机器学习算法用R和python实践之后，我们会了解到梯度上升算法，和梯度下降算法。...逐步回归法结合了向前选择法和向后选择法的优点。...所以，我们可以发现，逐步回归等算法其实优化模型的入模变量，梯度上升法是在选定入模变量之后，求最佳的系数去优化模型。...那么，在实践上我们就可以在sas拟合完模型，选定变量后，在用R或者python用梯度上升法去求解最优的系数,但是需要明确一点吗，说是最优那是基于损失函数是一个凸函数，当损失函数不是凸函数的时候，只是找到的是局部最优
逐步回归（或逐步选择）包括在预测模型中迭代地添加和移除预测变量，以便找到数据集中的变量子集，从而产生性能最佳的模型，即降低预测误差的模型。...逐步回归有三种策略： 前向选择从模型中没有预测变量开始，迭代地添加最多的贡献预测变量，并在改进不再具有统计显着性时停止。...计算逐步回归 有许多函数和R包用于计算逐步回归。 这些包括：stepAIC（）[MASS包]，由AIC选择最佳型号。...它有一个名为direction的选项，它可以采用以下值：i）“both”（对于逐步回归，前向和后向选择）; “向后”（用于向后选择）和“向前”（用于向前选择）。 它返回最好的最终模型。...Final model coefficients step.model$finalModel # Summary of the model summary(step.model$finalModel) 逐步回归对包含多个预测变量的高维数据非常有用
该算法类似于逐步回归，但不是在每个步骤中都包含变量，而是在与每个变量的相关性与残差相关的方向上增加了估计的参数。 优点： 1.计算速度与逐步回归一样快。...Python代码： import matplotlib.pyplot as plt # 绘图 diabetes 查看数据 ?
书接上回 如果存在着严重的多重共线性，则需要使用合适的方法尽量地降低多重共线性，有两种比较常用的方法： 逐步回归 逐步回归主要分为向前逐步回归（forward）、向后逐步回归(backward)和向后向前逐步回归...现在是如何利用逐步回归方法从中选取最优的模型？ 向前逐步回归的思路是逐个引入变量。...，然后逐个剔除不重要的变量，其剔除变量的思路和向前逐步回归的思路类似。...向后向前逐步回归先逐步剔除变量，但可以后面的步骤中重新引入原先被剔除的变量，其方向是双向的，而向后逐步回归的自变量一旦被剔除后，在后面的步骤中就不会被重新引入，是单向的。...向前逐步回归的最优模型是把所有自变量都引入模型，没有剔除任何变量。 ?
逐步回归stepwise method 逐步回归中，模型会一次添加或者删除一个变量，直到达到某个判停准则为止。...向前 逐步回归（forward stepwise）每次添加一个预测变量到模型中，直到添加变量不会使模型有所改 进为止。...向后逐步回归（backward stepwise）从模型包含所有预测变量开始，一次删除一个变量 直到会降低模型质量为止。...而向前向后逐步回归（stepwise stepwise，通常称作逐步回归 ），结合了向前逐步回归和向后逐步回归的方法，变量每次进入一个，但是每一步 中，变量都会被重新评价，对模型没有贡献的变量将会被删除...MASS包中的stepAIC()函数可以实现 逐步回归模型（向前、向后和向前向后），依据的是精确AIC准则。
逐步回归(Stepwise Regression) 在处理多个自变量时，可以使用逐步回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。...逐步回归通过增删制定标准的协变量来拟合模型。 （1）标准逐步回归法。该方法做两件事情，即增加和删除每个步骤所需的预测。 （2）向前选择法。...点击查看【bilibili】 优缺点： 弥补最小二乘和逐步回归的不足，可以很好的进行特征选择 很好解决了特征多重共线性的问题 特征高度相关，模型倾向于选择一个特征忽略其它特征，会导致结果的不稳定 岭回归...python实现 scikit-learn库
在介绍LARS之前，需要简单讲一下它的前辈：Foward Stepwise Regression（向前逐步回归）、Stagewise Regression（“逐步的逐步回归”）、还有LASSO回归。...Stepwise（逐步回归） 为什么会需要对变量进行逐步回归，这是因为有的时候备选变量太多，全部丢进回归模型会导致模型复杂度过高、甚至是拟合精度下降。...逐步回归是一种挑选变量的方式，就像买萝卜一样，从最大的萝卜挑起，再挑次大的，次次大的，一直到挑够10个萝卜，然后去结账。...但挑选变量不是买萝卜这么简单，变量之间或多或少有相关性，而我们用逐步回归挑选变量的时候，可能会错过一些和现有变量相关度高，而又很重要的变量。 这是逐步回归模型本身的问题。...这是逐步回归的一大缺点。 那么，有没有一种不那么激进的方法呢？有，其一便是Stagewise法。
step(shuju.reg2,direction=”backward”)#按照AIC原则自动选择模型 summary(shuju.regbackward2) #采用AIC原则自动选择模型-逐步回归法
二、前向逐步回归 前向逐步回归算法可以得到与lasso差不多的效果，但是前向逐步回归更加简单。这是一种贪心算法，在每一步尽量减少误差。 ?...(前向逐步回归流程) 三、实验 1、Matlab实现 主程序 clear all; clc; %% 导入数据 data = load('abalone.txt'); x = data(:,1:8); y...; %% 根据wResult画出收敛曲线 hold on xAxis = 1:runtime; for i = 1:n plot(xAxis, wResult(:,i)); end 前向逐步回归函数
模型的比较和讨论 模型筛选与比较,使用逐步回归进行模型筛选最优模型，然后和传统的回归模型进行比较。 删去不显著的变量.
选择的数据集是NBA2013-2014赛季球员数据，该数据集来自网络并用于其所在文章（详见：https：//www.dataquest.io/blog/python-vs-r/）。...所以基于AIC准则逐步回归筛选变量，所得结果公式如上代码注释所示！ 4.构造训练集测试集： ? 5.训练集建模&测试集预测： ?...逐步回归的部分截图，我们选用上面最后给出的自变量。 ? 训练集及测试集预测正确率如上！
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