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《回归分析概述》ppt课件•回归分析的定义与目的•回归分析的种类•回归分析的步骤•回归分析中的问题与解决方法目•回归分析的实例录contents01回归分析的定义与目的定义回归分析是一种统计学方法,用于研究自变量和因变量之间的相关关系,并建立数学模型来预测因变量的值它通过分析数据中的趋势和模式,找出影响因变量的因素,并评估这些因素的影响程度和显著性目的预测和解释回归分析可以用来预测因变量的未来值,或者解释因变量变化的趋势和规律因果关系探索通过回归分析,可以探索自变量和因变量之间的因果关系,了解哪些因素对因变量有显著影响决策支持基于回归分析的结果,可以为决策提供数据支持,帮助决策者做出科学、合理的决策应用场景医学研究在医学领域,回归分析被用于研究疾病发生、发展与治疗的效果,以及药经济预测物作用机制等方面在经济学领域,回归分析常被用于预测经济发展趋势、股票价格、消费者需求自然学科等在物理学、化学、生物学等自然学科中,回归分析也被广泛应用于探索自社会调查然现象和规律在社会学和心理学研究中,回归分析被用于研究社会现象、人类行为和心理状态等方面02回归分析的种类线性回归线性回归是最基本的回归分析,线性回归可用于探索变量之间通过找到最佳拟合直线来预测的关系,并预测未来趋势因变量的值它使用最小二乘法来拟合数据,线性回归的优点是简单易理解,并找到最佳拟合直线但也有局限性,例如无法处理非线性关系逻辑回归逻辑回归是一种用于二元分类的回归分析它使用逻辑函数将因变量的值映射到0或1,用于预测二分类问题逻辑回归在医学、金融和市场营销等领域有广泛应用,例如预测疾病风险、信用评分和点击率等逻辑回归的优点是简单易懂,但不适用于多分类问题决策树回归决策树回归是一种基于决策树的回归分析01方法它通过构建决策树来预测因变量的值,能02够处理非线性关系和连续变量决策树回归的优点是直观易懂,能够处理03复杂的数据集和分类问题但决策树回归也有缺点,例如容易过拟合04和计算量大支持向量回归支持向量回归是一种基于核函数的回归分析方法它使用支持向量机技术来构建模型,能够处理高维数据和解决非线性问题支持向量回归的优点是能够处理复杂的数据集和分类问但支持向量回归的计算量大,且对参数敏感题,且具有较好的泛化能力K近邻回归K近邻回归是一种基于实例的它适用于具有复杂数据分布和K近邻回归的优点是简单易懂,但K近邻回归的计算量大,且对参数选择敏感学习算法,通过找到与当前实噪声的情况,能够处理非线性且能够处理复杂的数据集和分例最相似的K个邻居来预测因关系和连续变量类问题变量的值03回归分析的步骤数据收集收集相关数据根据研究问题,确定需要收集的数据类型和来源确定样本量根据研究目的和资源,确定合适的样本大小数据清洗数据预处理处理缺失值、异常值和重复数据数据转换对数据进行必要的转换,以便更好地适应模型特征选择特征相关性分析分析特征之间的相关性,选择与目标变量高度相关的特征特征工程通过特征转换、特征组合等方式创造新的特征模型选择与训练模型评估指标选择合适的评估指标,如均方误差、R方值等模型调参根据评估结果,调整模型参数以优化性能模型评估与优化交叉验证模型比较使用交叉验证技术评估模型的泛化能力比较不同模型的性能,选择最优模型VS04回归分析中的问题与解决方法过拟合与欠拟合过拟合模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表1现较差原因是模型过于复杂,记住了训练数据中的噪声和无关信息欠拟合模型在训练数据上表现较差,在测试数据上表现2也较差原因是模型过于简单,无法捕捉到数据中的复杂模式解决方法使用正则化、增加或减少特征、调整模型复杂度3等多重共线性要点一要点二多重共线性解决方法多个特征之间存在高度相关关系,导致模型不稳定和预测去除冗余特征、使用主成分分析、特征选择等方法精度下降自相关自相关时间序列数据在不同时间点之间存在相关性,导致模型预测误差解决方法使用差分等方法消除自相关、使用自回归综合移动平均模型等异方差性异方差性解决方法误差项的方差随解释变量的变化而变化,导致模型估计使用稳健的标准误、进行方差齐性检验、使用异方差修不准确正模型等05回归分析的实例线性回归实例总结词详细描述线性回归是一种通过找到最佳拟合直线来预测因变量的方线性回归模型是一个简单的数学模型,可以表示为y=ax法+b,其中y是因变量,x是自变量,a是斜率,b是截距通过最小化误差平方和,可以求解出a和b的值,从而得到最佳拟合直线详细描述总结词线性回归通过找到最佳拟合直线来预测因变量的值它基线性回归实例可以通过实际数据来演示其应用于最小二乘法原理,通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来拟合直线线性回归广泛应用于各种领域,如经济学、统计学和机器学习总结词详细描述线性回归模型可以表示为y=ax+b,其中a是斜率,b是线性回归实例可以通过实际数据来演示其应用例如,可截距以通过分析一个城市的温度和降雨量数据,利用线性回归模型预测未来几天的温度或降雨量通过对比实际值和预测值,可以评估模型的准确性和可靠性逻辑回归实例要点一要点二要点三总结词详细描述总结词逻辑回归是一种用于解决分类问题的逻辑回归是一种用于解决分类问题的逻辑回归模型可以表示为py=1|x=统计方法统计方法,它通过将线性回归的输出1/1+e^-z,其中z=w0+转换为概率形式来解决二分类问题w1x1+w2x2+...+wnxn逻辑回归基于逻辑函数将线性回归的输出映射到0到1之间,从而可以用于预测分类标签逻辑回归实例•详细描述逻辑回归模型是一个概率模型,可以表示为py=1|x=1/1+e^-z,其中z=w0+w1x1+w2x2+...+wnxn其中py=1|x表示在给定x条件下y=1的概率,w
0、w
1、w
2、...、wn是模型的参数,x
1、x
2、...、xn是自变量通过最大化似然函数或对数似然函数来求解模型的参数逻辑回归实例总结词详细描述逻辑回归实例可以通过实际数据来演示其应逻辑回归实例可以通过实际数据来演示其应用用例如,可以通过分析一组信用卡申请人的数据,利用逻辑回归模型预测申请人是否会违约通过对比实际违约情况和预测结果,可以评估模型的准确性和可靠性决策树回归实例总结词01决策树回归是一种基于决策树的机器学习方法详细描述02决策树回归是一种基于决策树的机器学习方法,它通过构建决策树来预测连续的因变量值决策树回归在处理非线性关系、连续变量和异常值等方面具有优势总结词03决策树回归的基本步骤包括特征选择、决策树生成和剪枝等决策树回归实例•详细描述决策树回归的基本步骤包括特征选择、决策树生成和剪枝等特征选择是选择对目标变量最有影响的特征作为划分标准;决策树生成是通过递归地将数据集划分为更纯的子集来构建决策树;剪枝是为了防止过拟合而进行的一种技术,通过去掉部分分支来提高模型的泛化能力决策树回归实例总结词详细描述决策树回归实例可以通过实际数据来演示其决策树回归实例可以通过实际数据来演示其应用应用例如,可以通过分析一组股票价格数据,利用决策树回归模型预测股票价格的走势通过对比实际股票价格和预测价格,可以评估模型的准确性和可靠性THANK YOU感谢观看。