Мазмуну:

Биз сызыктуу эмес маалыматтарга регрессия жасай алабызбы?
Биз сызыктуу эмес маалыматтарга регрессия жасай алабызбы?

Video: Биз сызыктуу эмес маалыматтарга регрессия жасай алабызбы?

Video: Биз сызыктуу эмес маалыматтарга регрессия жасай алабызбы?
Video: Машинное обучение с Python! Обучение, тестирование, разделение для оценки моделей 2024, Ноябрь
Anonim

Сызыктуу эмес регрессия мүмкүн ийри сызыктардын дагы көптөгөн түрлөрүнө туура келет, бирок ал болот мыкты ылайыктуу табуу үчүн да, көбүрөөк күч-аракетти талап кылат интерпретациялоо көз карандысыз өзгөрмөлөрдүн ролу. Кошумча, R-squared үчүн жарактуу эмес сызыктуу эмес регрессия , жана бул мүмкүн эмес эсептөө параметр баалоо үчүн p-маанилери.

Ушундай жол менен регрессия сызыктуу эмес болушу мүмкүнбү?

Статистикада, сызыктуу эмес регрессия формасы болуп саналат регрессия талдоо, мында байкоо маалыматтары а болгон функция менен моделделет сызыктуу эмес моделдин параметрлеринин айкалышы жана бир же бир нече көз карандысыз өзгөрмөлөргө көз каранды. Маалыматтар ырааттуу жакындатуу ыкмасы менен орнотулат.

Ошондой эле суроо болушу мүмкүн, r квадраты сызыктуу регрессия үчүн гана болобу? үчүн жалпы математикалык негизи Р - чарчы туура иштебейт, эгерде регрессия модели эмес сызыктуу . Бул маселеге карабастан, көпчүлүк статистикалык программалык камсыздоо дагы эле эсептейт Р - чарчы сызыктуу эмес моделдер үчүн. Эгер колдонсоңуз Р - чарчы мыкты тандоо модель , туура жолго алып барат үлгү гана 28-43% учур.

Буга байланыштуу сызыктуу эмес регрессияны кантип эсептейсиз?

Эгерде сиздин моделиңиз анны колдонсо теңдеме түрүндө Y = a0 + б1X1, бул сызыктуу регрессия модель. Эгерде жок болсо, анда сызыктуу эмес.

Y = f(X, β) + ε

  1. X = p божомолдоочулардын вектору,
  2. β = k параметрдин вектору,
  3. f(-) = белгилүү регрессия функциясы,
  4. ε = ката термини.

Регрессиянын кандай түрлөрү бар?

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 регрессия.
  • Эластикалык таза регрессия.
  • Негизги компоненттердин регрессиясы (PCR)

Сунушталууда: