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回归模型建立案例本次课程将讲解回归模型建立案例,包括回归模型的基本原理、应用场景、建立步骤学习如何运用回归模型进行数据分析回归模型基本原理线性回归模型1通过线性组合自变量来预测因变量,参数的选择需要使用最小二乘法非线性回归模型2当因变量和自变量之间非线性关系时,使用非线性回归模型来建立一个合适的模型回归模型应用场景房价预测销售预测股票价格预测通过不同的因素来预测房价,如预测未来销售趋势,以帮助企业使用回归模型来预测未来的股票面积、位置和建造年份等决策价格回归模型建立步骤数据准备变量选择收集、清洗和预处理数据,以便开始分析使用相关性分析和变量重要性评价来选择可用于回归模型的变量模型建立模型评价建立初始模型并进行参数优化使用残差分析和模型预测效果评估来评价模型总结回归模型是统计学中常用的分析方法,需要严密的步骤来建立模型,在实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化学习回归模型能够帮助我们更好地理解数据分析中的基本原理和方法回归模型的优点和缺点优点缺点简单易懂假设条件较多,数据独立性较强••功能强大,对预测模型表现较好的适用范围较广回归模型是一种线性模型,可能会丧失一些••非线性特征重要性分析和可解释性较好•模型对异常值和影响非常敏感•回归模型建立的局限性数据样本选择1对于缺乏实际应用场景的模拟数据建模,结果会受到样本选择的影响数据质量2数据质量一旦出现问题,就会在模型预测中体现出来模型单一性3回归模型只能解释自变量与因变量之间的简单线性或非线性关系回归模型和机器学习的异同相同点不同点都是用来进行预测和分析回归模型是一种统计学方法,注重模型的可解释性和重要性,而机器学习则更注重预测准确性,注重大量的训练数据和机器学习算法的实现回归模型优化方法数据预处理1对数据进行清洗、归一化、标准化等处理,确保模型的准确性多元线性回归2增加或减少模型自变量,以确定最优自变量组合使用最新算法
3、等新算法可以增强回归模型的预测能力KNN SVM。