常見的回歸七種-資料下載頁
2025-06-23 19:08本頁面
【正文】 可能會變成0.重點(diǎn)：。，使得其能幫助特征選擇。，lasso會選擇其中的一個，然后把其他的都變?yōu)?. ElasticNet回歸是Lasso回歸和嶺回歸的組合。它會事先訓(xùn)練L1和L2作為懲罰項(xiàng)。當(dāng)許多變量是相關(guān)的時候，Elasticnet是有用的。Lasso一般會隨機(jī)選擇其中一個，而Elasticnet則會選在兩個。 與Lasso和嶺回歸的利弊比較，一個實(shí)用的優(yōu)點(diǎn)就是ElasticNet會繼承一些嶺回歸的穩(wěn)定性。重點(diǎn)：，你也可以看看貝葉斯回歸、生態(tài)學(xué)回歸和魯棒回歸。如何去選擇回歸模型 面對如此多的回歸模型，最重要的是根據(jù)自變量因變量的類型、數(shù)據(jù)的維數(shù)和其他數(shù)據(jù)的重要特征去選擇最合適的方法。以下是我們選擇正確回歸模型時要主要考慮的因素：。它應(yīng)該是在選擇正確模型之前要做的。，我們可以分析不同的度量，比如統(tǒng)計顯著性參數(shù)、R方、調(diào)整R方、最小信息標(biāo)準(zhǔn)、BIC和誤差準(zhǔn)則。另一個是Mallow‘s Cp準(zhǔn)則。你把你的數(shù)據(jù)集分成兩組：一組用于訓(xùn)練，一組用于驗(yàn)證。，你就不應(yīng)該用自動模型選擇方法，因?yàn)槟悴幌氚堰@些變量放在模型當(dāng)中。，而強(qiáng)大的模型很難建立。參考
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