Taula de continguts:

Com escolliu el millor model de regressió múltiple?
Com escolliu el millor model de regressió múltiple?

Vídeo: Com escolliu el millor model de regressió múltiple?

Vídeo: Com escolliu el millor model de regressió múltiple?
Vídeo: Java tech talk: Spring Boot and GraphQl integration. Как сделать это просто? 2024, De novembre
Anonim

A l'hora d'escollir un model lineal, cal tenir en compte aquests factors:

  1. Només comparar models lineals per al mateix conjunt de dades.
  2. Troba un model amb un R2 ajustat alt.
  3. Assegureu-vos d'això model té residus igualment distribuïts al voltant de zero.
  4. Assegureu-vos que els errors d'això model es troben dins d'una amplada de banda petita.

Per tant, quan hauríeu d'utilitzar la regressió múltiple?

Regressió múltiple és una extensió de simple regressió lineal . S'utilitza quan nosaltres voler a predir el valor d'una variable a partir del valor de dues o més variables. La variable nosaltres voler a predir s'anomena variable dependent (o, de vegades, variable de resultat, objectiu o criteri).

Posteriorment, la pregunta és, com puc triar un model? Com triar un model d'aprenentatge automàtic: algunes directrius

  1. Recull dades.
  2. Comproveu si hi ha anomalies, dades que falten i netegeu les dades.
  3. Realitzar anàlisis estadístiques i visualització inicial.
  4. Construir models.
  5. Comproveu la precisió.
  6. Presentar els resultats.

Simplement, quins són els diferents tipus de models de regressió?

Tipus de regressió

  • Regressió lineal. És la forma més senzilla de regressió.
  • Regressió polinòmica. És una tècnica per ajustar una equació no lineal prenent funcions polinomials de variable independent.
  • Regressió logística.
  • Regressió quantil.
  • Regression de Ridge.
  • Regressió del lazo.
  • Regressió neta elàstica.
  • Regression de components principals (PCR)

Quantes variables independents es poden utilitzar en regressió múltiple?

dos

Recomanat: