Isi kandungan:
Video: Bagaimanakah anda memilih model regresi berganda yang terbaik?
2024 Pengarang: Stanley Ellington | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-16 00:21
Apabila memilih model linear, ini adalah faktor yang perlu diingat:
- Hanya bandingkan model linear untuk set data yang sama.
- Mencari model dengan R2 pelarasan tinggi.
- Pastikan ini model telah mengagihkan sisa yang sama di sekitar sifar.
- Pastikan kesilapan ini model berada dalam lebar jalur yang kecil.
Di sini, bilakah anda harus menggunakan regresi berganda?
Regresi berganda adalah lanjutan daripada mudah regresi linear . Ia digunakan apabila kita mahu ke meramalkan nilai pembolehubah berdasarkan nilai dua atau lebih pembolehubah lain. Pembolehubah kita mahu ke ramalan dipanggil pembolehubah bersandar (atau kadangkala, hasil, sasaran atau pembolehubah kriteria).
Seterusnya, persoalannya ialah, bagaimana saya memilih model? Cara Memilih Model Pembelajaran Mesin – Beberapa Garis Panduan
- Mengumpul data.
- Semak anomali, data hilang dan bersihkan data.
- Lakukan analisis statistik dan visualisasi awal.
- Bina model.
- Semak ketepatan.
- Bentangkan hasilnya.
Secara ringkasnya, apakah jenis model regresi yang berbeza?
Jenis Regresi
- Regresi Linear. Ia adalah bentuk regresi yang paling mudah.
- Regresi Polinomial. Ia adalah teknik untuk menyesuaikan persamaan tak linear dengan mengambil fungsi polinomial pembolehubah bebas.
- Regresi Logistik.
- Regresi Kuantil.
- Regresi Permatang.
- Regresi Lasso.
- Regresi Bersih Elastik.
- Regresi Komponen Utama (PCR)
Berapa banyak pembolehubah bebas yang boleh digunakan dalam regresi berganda?
dua
Disyorkan:
Apa yang diberitahu oleh regresi berganda?
Berganda regresi adalah lanjutan dari regresi sederhana. Ia digunakan ketika kita ingin meramalkan nilai pemboleh ubah berdasarkan nilai dua atau lebih pemboleh ubah lain. Pembolehubah yang ingin kita ramalkan dipanggil pembolehubah bersandar (atau kadangkala, hasil, sasaran atau pembolehubah kriteria)
Apakah persamaan untuk regresi berganda?
Regresi Berganda. Regresi berganda secara amnya menerangkan hubungan antara pembolehubah bebas atau peramal berbilang dan satu pembolehubah bersandar atau kriteria. Persamaan regresi berganda yang dijelaskan di atas mengambil bentuk berikut: y = b1x1 + b2x2 + … + bnxn + c
Apakah regresi linear berganda dalam R?
Regresi linear berganda ialah lanjutan daripada regresi linear mudah yang digunakan untuk meramalkan pembolehubah hasil (y) berdasarkan pelbagai pembolehubah peramal yang berbeza (x). Mereka mengukur perkaitan antara pembolehubah peramal dan hasilnya
Apakah yang diberitahu oleh regresi berganda kepada anda?
Regresi berbilang adalah lanjutan daripada regresi linear mudah. Ia digunakan apabila kita ingin meramalkan nilai pembolehubah berdasarkan nilai dua atau lebih pembolehubah lain. Pembolehubah yang ingin kita ramalkan dipanggil pembolehubah bersandar (atau kadangkala, hasil, sasaran atau pembolehubah kriteria)
Bagaimanakah anda melakukan regresi linear berganda?
Untuk memahami hubungan di mana lebih daripada dua pembolehubah hadir, regresi linear berganda digunakan. Contoh Menggunakan Regresi Linear Berganda yi = pembolehubah bersandar: harga XOM. xi1 = kadar faedah. xi2 = harga minyak. xi3 = nilai indeks S&P 500. xi4= harga niaga hadapan minyak. B0 = pintasan-y pada masa sifar