Բովանդակություն:
Video: Ինչպե՞ս եք ընտրում բազմակի ռեգրեսիայի լավագույն մոդելը:
2024 Հեղինակ: Stanley Ellington | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-16 00:18
Գծային մոդել ընտրելիս պետք է հաշվի առնել հետևյալ գործոնները
- Միայն համեմատեք գծային մոդելներ նույն տվյալների համար:
- Գտեք ա մոդել բարձր ճշգրտված R2-ով:
- Համոզվեք, որ սա մոդել ունի հավասարաչափ բաշխված մնացորդներ զրոյի շուրջ:
- Համոզվեք, որ այս սխալները մոդել գտնվում են փոքր թողունակության մեջ:
Այսպիսով, ե՞րբ պետք է օգտագործեք բազմակի ռեգրեսիա:
Բազմակի հետընթաց պարզի ընդլայնումն է գծային ռեգրեսիա . Այն օգտագործվում է, երբ մենք ցանկանում դեպի կանխատեսել փոփոխականի արժեքը՝ հիմնվելով երկու կամ ավելի այլ փոփոխականների արժեքի վրա: Փոփոխականը մենք ցանկանում դեպի կանխատեսումը կոչվում է կախյալ փոփոխական (կամ երբեմն՝ արդյունք, թիրախ կամ չափանիշի փոփոխական):
Հետագայում հարցն այն է, թե ինչպես ընտրել մոդելը: Ինչպես ընտրել մեքենայական ուսուցման մոդել. որոշ ուղեցույցներ
- Հավաքել տվյալներ.
- Ստուգեք անոմալիաները, բացակայող տվյալները և մաքրեք տվյալները:
- Կատարել վիճակագրական վերլուծություն և նախնական պատկերացում:
- Կառուցեք մոդելներ.
- Ստուգեք ճշգրտությունը:
- Ներկայացրե՛ք արդյունքները.
Պարզապես, որո՞նք են ռեգրեսիայի մոդելների տարբեր տեսակները:
Ռեգրեսիայի տեսակները
- Գծային ռեգրեսիա. Դա ռեգրեսիայի ամենապարզ ձևն է։
- Բազմանդամ ռեգրեսիա. Սա ոչ գծային հավասարման հարմարեցման տեխնիկա է՝ անկախ փոփոխականի բազմանդամ ֆունկցիաները վերցնելու միջոցով:
- Լոգիստիկ ռեգրեսիա.
- Քվանտիլ ռեգրեսիա.
- Ridge Regression.
- Լասսոյի հետընթաց.
- Էլաստիկ զուտ ռեգրեսիա:
- Հիմնական բաղադրիչների ռեգրեսիա (PCR)
Քանի՞ անկախ փոփոխական կարող է օգտագործվել բազմակի ռեգրեսիայի մեջ:
երկու
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞րն է Ruger 10/22 լավագույն մոդելը:
Լավագույն Ruger 10/22 Models Ruger 10/22 Carbine, Model 1103. Ruger 10/22 Carbine, Model 21194. Ruger Custom Shop 10/22 Competition, Model31120: Ruger 10/22 Takedown, Model 11112. Ruger 10/22 Compact, Model 31114. Ruger 10/22 Tactical, Model 1261
Ո՞րն է բազմակի ռեգրեսիայի հավասարումը:
Բազմակի ռեգրեսիա. Բազմակի ռեգրեսիան, ընդհանուր առմամբ, բացատրում է մի քանի անկախ կամ կանխատեսող փոփոխականների և մեկ կախյալ կամ չափանիշ փոփոխականի միջև կապը: Վերևում բացատրված բազմակի ռեգրեսիոն հավասարումն ունի հետևյալ ձևը. y = b1x1 + b2x2 + … + bnxn + c
Ի՞նչ է երկրորդ կարգի մոդելը ռեգրեսիայի մեջ:
Մոդելը պարզապես ընդհանուր գծային ռեգրեսիոն մոդել է, որտեղ k կանխագուշակները բարձրացված են i-ի հզորության, որտեղ i=1-ից մինչև k: Երկրորդ կարգի (k=2) բազմանդամը կազմում է քառակուսի արտահայտություն (պարաբոլիկ կոր), երրորդ կարգի (k=3) բազմանդամը կազմում է խորանարդ արտահայտություն, իսկ չորրորդ կարգի (k=4) բազմանդամը՝ քառակուսի արտահայտություն։
Ի՞նչ է պարզ գծային ռեգրեսիայի մոդելը:
Պարզ գծային ռեգրեսիան վիճակագրական մեթոդ է, որը թույլ է տալիս ամփոփել և ուսումնասիրել հարաբերությունները երկու շարունակական (քանակական) փոփոխականների միջև: Մյուս փոփոխականը, որը նշվում է y, դիտվում է որպես պատասխան, արդյունք կամ կախված փոփոխական:
Ի՞նչ է լրիվ մոդելը ռեգրեսիայի մեջ:
Ինչպես ճիշտ գուշակեցիք, բազմակի գծային ռեգրեսիայի համատեքստում, X1,…, Xp և պատասխան Y կանխատեսիչներով, լրիվ (կամ անսահմանափակ) մոդելը սովորական OLS գնահատումն է, որտեղ մենք սահմանափակումներ չենք դնում տարբեր գուշակողների ռեգրեսիայի գործակիցների վրա։