七种常见的回归分析技术,助力建模和数据分析
2015-08-23 MedSci AnalyticsVidhya
回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。 什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模
回归分析是建模和分析数据的重要工具,常用的回归如线性回归和logistic回归,COX回归。实际上,除此之外,还有很多回归策略。这里跟大家交流一下一些高级回归分析方法,当然,也包括我们常见的回归分析方法。这里重点总结了应该掌握的线性回归、logistic回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。 什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里,我们使用曲线/线来拟合这些数据点,在这种方式下,从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析? 如上所述,回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面,让我们举一个简单的例子来理解它: 比如说,在当前的经济条件下,你要估计一家公司的销售额增长情况。现在,你有公
作者:MedSci
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很不错,学习了。谢谢分享!
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好好学习
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