常見的回歸七種-wenkub
2023-07-08 19:08:41 本頁面
【正文】 這些技術(shù)應(yīng)用于預測，時間序列模型和找到變量之間關(guān)系。 但是如果認為回歸就兩個算法，就大錯特錯了。喜歡2介紹常見的七種回歸技術(shù)字數(shù)2478 事實上我們有許多類型的回歸方法可以去建模。 例如可以通過回歸去研究超速與交通事故發(fā)生次數(shù)的關(guān)系。這里有一些使用回歸分析的好處：它指示出自變量與因變量之間的顯著關(guān)系；它指示出多個自變量對因變量的影響。 線性回歸可謂是世界上最知名的建模方法之一，也是應(yīng)該是我們第一個接觸的模型。到現(xiàn)在我們的問題就是：如何找到那條回歸線？其實最小二乘法就是線性回歸模型的損失函數(shù)，只要把損失函數(shù)做到最小時得出的參數(shù)，才是我們最需要的參數(shù)。，其能嚴重影響回歸線，最終影響預測值。重點：。，因為最大似然估計在低樣本量的情況下表現(xiàn)不好。寫在前面：多項式回歸在回歸問題中占特殊的地位，因為任何函數(shù)至少在一個比較小的鄰域內(nèi)可用多項式任意逼近，因此通常在比較復雜的實際問題中，可以不問與諸因素的確切關(guān)系如何，而用多項式回歸（當然首先應(yīng)試用最簡單的一次多項式即線性回歸）進行分析和計算如果一個回歸，它的自變量指數(shù)超過1，則稱為多項式回歸。，看它的形狀和趨勢是否有意義。 一些
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