Мазмуну:

Эң жакшы көп регрессиялык моделди кантип тандайсыз?
Эң жакшы көп регрессиялык моделди кантип тандайсыз?
Anonim

Сызыктуу моделди тандоодо булар эске алынышы керек болгон факторлор:

  1. Жөн гана салыштыр сызыктуу моделдер ошол эле маалымат топтому үчүн.
  2. Табуу модель жогорку жөнгө R2 менен.
  3. Муну текшериңиз модель нөлдүн тегерегинде бирдей бөлүштүрүлгөн калдыктарга ээ.
  4. Мунун каталарын текшериңиз модель кичинекей өткөрүү жөндөмдүүлүгүнүн ичинде.

Бул жерде, качан көп регрессияны колдонуу керек?

Көптөгөн регрессия жөнөкөй кеңейтүү болуп саналат сызыктуу регрессия . Качан колдонулат биз келет чейин эки же андан көп башка өзгөрмөлөрдүн маанисине негизделген өзгөрмөнүн маанисин болжолдоо. өзгөрмө биз келет чейин болжолдоо көз каранды өзгөрмө деп аталат (же кээде жыйынтык, максаттуу же критерий өзгөрмө).

Андан кийин суроо туулат: моделди кантип тандоо керек? Машинаны үйрөнүү моделин кантип тандоо керек - Кээ бир көрсөтмөлөр

  1. Маалымат чогултуу.
  2. Аномалияларды, жетишпеген маалыматтарды текшерип, маалыматтарды тазалаңыз.
  3. Статистикалык анализ жана баштапкы визуализацияны аткарыңыз.
  4. Моделдерди куруу.
  5. Тактыгын текшериңиз.
  6. Жыйынтыктарды көрсөтүңүз.

Жөн эле, регрессиялык моделдердин ар кандай түрлөрү кандай?

Регрессиянын түрлөрү

  • Сызыктуу регрессия. Бул регрессиянын эң жөнөкөй түрү.
  • Полиномдук регрессия. Бул көз карандысыз өзгөрмөнүн көп мүчөлүү функцияларын алуу менен сызыктуу эмес теңдемени тууралоо ыкмасы.
  • Логистикалык регрессия.
  • Квантилдик регрессия.
  • Ridge регрессия.
  • Лассо регресси.
  • Эластикалык таза регрессия.
  • Негизги компоненттердин регрессиясы (PCR)

Көптөгөн регрессияда канча көз карандысыз өзгөрмө колдонулушу мүмкүн?

эки

Сунушталууда: