Мазмұны:

Сызықты емес деректерге регрессия жасай аламыз ба?
Сызықты емес деректерге регрессия жасай аламыз ба?

Бейне: Сызықты емес деректерге регрессия жасай аламыз ба?

Бейне: Сызықты емес деректерге регрессия жасай аламыз ба?
Бейне: Machine Learning with Python! Simple Linear Regression 2024, Қараша
Anonim

Сызықты емес регрессия мүмкін қисықтардың көптеген түрлеріне сәйкес келеді, бірақ ол алады ең қолайлысын табу үшін де, одан да көп күш жұмсауды талап етеді түсіндіру тәуелсіз айнымалылардың рөлі. Сонымен қатар, R-квадрат үшін жарамсыз сызықтық емес регрессия , және бұл мүмкін емес есептеу параметрді бағалау үшін p-мәндері.

Осылайша, регрессия сызықтық емес болуы мүмкін бе?

Статистикада, сызықтық емес регрессия формасы болып табылады регрессия талдау, онда бақылау деректері а болып табылатын функция арқылы модельденеді сызықтық емес модель параметрлерінің комбинациясы және бір немесе бірнеше тәуелсіз айнымалыларға тәуелді. Деректер дәйекті жуықтау әдісімен бекітіледі.

Сондай-ақ сұрақ туындауы мүмкін: r квадраты тек сызықтық регрессия үшін ме? Жалпы математикалық жүйе Р - шаршы болса, дұрыс жұмыс істемейді регрессия моделі емес сызықтық . Осы мәселеге қарамастан, көптеген статистикалық бағдарламалық қамтамасыз ету әлі де есептейді Р - шаршы сызықты емес модельдер үшін. Егер сіз қолдансаңыз Р - шаршы ең жақсысын таңдау үшін үлгі , ол дұрыс жолға әкеледі тек үлгі 28-43% уақыт.

Осыған байланысты сызықтық емес регрессияны қалай есептейсіз?

Егер сіздің үлгіңіз пайдаланса теңдеу Y = a түрінде0 + б1X1, Бұл сызықтық регрессия үлгі. Егер жоқ болса, ол сызықтық емес.

Y = f(X, β) + ε

  1. X = p болжаушылардың векторы,
  2. β = k параметрдің векторы,
  3. f(-) = белгілі регрессия функциясы,
  4. ε = қате термині.

Регрессияның қандай түрлері бар?

Регрессия түрлері

  • Сызықтық регрессия. Бұл регрессияның ең қарапайым түрі.
  • Көпмүшелік регрессия. Бұл тәуелсіз айнымалының көпмүшелік функцияларын алу арқылы сызықты емес теңдеуді сәйкестендіру әдісі.
  • Логистикалық регрессия.
  • Квантильдік регрессия.
  • Жоталардың регрессиясы.
  • Лассо регрессиясы.
  • Серпімді таза регрессия.
  • Негізгі құрамдастардың регрессиясы (ПТР)

Ұсынылған: