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數據回歸分析技術有哪些?這對于數據分析師的創意幫助很大

發布時間:2020年05月19日 10:45:39 來源:環球網校 點擊量:

搜狐彩票投注【摘要】對于數據分析師來說,創意對分析數據的幫助很大,那么數據回歸分析技術有哪些?這對于數據分析師的創意幫助很大,為了讓大家了解的更詳細,小編特地為大家講解數據回歸分析技術有哪些?這對于數據分析師的創意幫助很大,環球網校的小編希望本文對您帶來幫助。

1、數據回歸分析技術有哪些——Linear Regression線性回歸

它是最為人熟知的建模技術之一。線性回歸通常是人們在學習預測模型時首選的技術之一。在這種技術中,因變量是連續的,自變量可以是連續的也可以是離散的,回歸線的性質是線性的。

線性回歸使用最佳的擬合直線(也就是回歸線)在因變量(Y)和一個或多個自變量(X)之間建立一種關系。

搜狐彩票投注用一個方程式來表示它,即Y=a+b*X+e,其中a表示截距,b表示直線的斜率,e是誤差項。這個方程可以根據給定的預測變量(X)來預測目標變量的值。

一元線性回歸和多元線性回歸的區別在于,多元線性回歸有(>1)個自變量,而一元線性回歸通常只有1個自變量。現在的問題是“我們如何得到一個最佳的擬合線呢?”。

搜狐彩票投注如何獲得最佳擬合線(a和b的值)?

搜狐彩票投注這個問題可以使用最小二乘法輕松地完成。最小二乘法也是用于擬合回歸線最常用的方法。對于觀測數據,它通過最小化每個數據點到線的垂直偏差平方和來計算最佳擬合線。因為在相加時,偏差先平方,所以正值和負值沒有抵消。

我們可以使用R-square指標來評估模型性能。想了解這些指標的詳細信息,可以閱讀:模型性能指標Part 1,Part 2.

要點:1.自變量與因變量之間必須有線性關系 2.多元回歸存在多重共線性,自相關性和異方差性。 3.線性回歸對異常值非常敏感。它會嚴重影響回歸線,最終影響預測值。 4.多重共線性會增加系數估計值的方差,使得在模型輕微變化下,估計非常敏感。結果就是系數估計值不穩定 5.在多個自變量的情況下,我們可以使用向前選擇法,向后剔除法和逐步篩選法來選擇最重要的自變量。

2、數據回歸分析技術有哪些——Logistic Regression邏輯回歸

邏輯回歸是用來計算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。當因變量的類型屬于二元(1 / 0,真/假,是/否)變量時,我們就應該使用邏輯回歸。這里,Y的值從0到1,它可以用下方程表示。 odds= p/ (1-p) = probability of event occurrence / probability of not event occurrenceln(odds) = ln(p/(1-p))logit(p) = ln(p/(1-p)) = b0+b1X1+b2X2+b3X3....+bkXk

上述式子中,p表述具有某個特征的概率。你應該會問這樣一個問題:“我們為什么要在公式中使用對數log呢?”。

因為在這里我們使用的是的二項分布(因變量),我們需要選擇一個對于這個分布最佳的連結函數。它就是Logit函數。在上述方程中,通過觀測樣本的極大似然估計值來選擇參數,而不是最小化平方和誤差(如在普通回歸使用的)。

搜狐彩票投注要點:1.它廣泛的用于分類問題。 2.邏輯回歸不要求自變量和因變量是線性關系。它可以處理各種類型的關系,因為它對預測的相對風險指數OR使用了一個非線性的log轉換。 3.為了避免過擬合和欠擬合,我們應該包括所有重要的變量。有一個很好的方法來確保這種情況,就是使用逐步篩選方法來估計邏輯回歸。 4.它需要大的樣本量,因為在樣本數量較少的情況下,極大似然估計的效果比普通的最小二乘法差。 5.自變量不應該相互關聯的,即不具有多重共線性。然而,在分析和建模中,我們可以選擇包含分類變量相互作用的影響。 6.如果因變量的值是定序變量,則稱它為序邏輯回歸。 7.如果因變量是多類的話,則稱它為多元邏輯回歸。

3、數據回歸分析技術有哪些——Polynomial Regression多項式回歸

對于一個回歸方程,如果自變量的指數大于1,那么它就是多項式回歸方程。如下方程所示:y=a+b*x^2

搜狐彩票投注在這種回歸技術中,最佳擬合線不是直線。而是一個用于擬合數據點的曲線。

重點:雖然會有一個誘導可以擬合一個高次多項式并得到較低的錯誤,但這可能會導致過擬合。你需要經常畫出關系圖來查看擬合情況,并且專注于保證擬合合理,既沒有過擬合又沒有欠擬合。

搜狐彩票投注下面是一個圖例,可以幫助理解:

搜狐彩票投注明顯地向兩端尋找曲線點,看看這些形狀和趨勢是否有意義。更高次的多項式最后可能產生怪異的推斷結果。

4、數據回歸分析技術有哪些——Stepwise Regression逐步回歸

在處理多個自變量時,我們可以使用這種形式的回歸。在這種技術中,自變量的選擇是在一個自動的過程中完成的,其中包括非人為操作。

這一壯舉是通過觀察統計的值,如R-square,t-stats和AIC指標,來識別重要的變量。逐步回歸通過同時添加/刪除基于指定標準的協變量來擬合模型。

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分享到: 編輯:吳晨輝

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