然而很多时候,被筛选的特征在模型上线的预测效果并不理想,究其原因可能是由于特征筛选的偏差. 但还有一个显著的因素,就是选取特征之间之间可能存在高度的多重共线性,导致模型对测试集预测能力不佳. 为了在筛选特征之初就避免陷入这样的误区.介绍一种VIF(方差膨胀检验)方法,来对特征之间的线性相关关系进行检验,从而选取到独立性更好的特征,增强模型的解释能力. 1.可决系数R^2 1.1什么是可决系数 可决系数,亦称测定系数.决定系数.可决指数. 与复相关系数类似的,表示一个随机变量与多个随机变量关系的数…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://etav.github.io/python/vif_factor_python.html Colinearity is the state where…

R语言建立回归分析,并利用VIF查看共线性问题的例子 使用R对内置longley数据集进行回归分析,如果以GNP.deflator作为因变量y,问这个数据集是否存在多重共线性问题?应该选择哪些变量参与回归? >>>> 答 ## 查看longley的数据结构 str(longley) ## 'data.frame':    16 obs. of  7 variables: ##  $ GNP.deflator: num  83 88.5 88.2 89.5 96.2 ... ##  …

R语言中的因子就是factor,用来表示分类变量(categorical variables),这类变量不能用来计算而只能用来分类或者计数. 可以排序的因子称为有序因子(ordered factor). factor() 用来生成因子数据对象,语法是: factor(data, levels, labels, ...) 其中data是数据,levels是因子的级别向量,labels是因子的标签向量. 以我的10个月的fitbit数据为例,创建一个因子 fitbit <- read.csv("…

rm(list = ls()) A = read.csv("data115.csv") fm = lm(y~x1+x2,data = A) coef(fm) A.cooks = cooks.distance(fm) #计算cook距离 new_A = cbind(A,A.cooks) #把原始数据与cook距离放在一个数据框中查看 new_A[order(A.cooks,decreasing = T),]#按cook距离降序排列 显示西藏地区数据对应的cook统计量明显过大,不能放入建…

因子提供了一个简单并且紧凑的形式来处理分类(名义上的)数据.因子用”水平level”来表示所有可能的取值.如果数据集有取值个数固定的名字变量,因子就特别有用. > g<-c("f","m","f","f","m") > g [1] "f" "m" "f" "f" "m" > g<…

波士顿房价预测 首先这个问题非常好其实要完整的回答这个问题很有难度,我也没有找到一个完整叙述这个东西的资料,所以下面主要是结合我自己的理解和一些资料谈一下r^2,mean square error 和 mean absolute error.可能不是很完整,供参考 MSE 这个应用应该是最广的,因为他能够求导,所以经常作为loss function.计算的结果就是你的预测值和真实值的差距的平方和. MAE 这个用的不是上面的平方项了,而是用了绝对值项. R^2 看公式其实不难发现,它和MSE是有…

多重共线性(Multicollinearity)是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确.   1.可以计算X矩阵的秩qr(X)$rank,如果不是满秩的,说明其中有Xi可以用其他的X的线性组合表示: 2.也可以计算条件数kappa(X),k<100,说明共线性程度小:如果100<k<1000,则存在较多的多重共线性;若k>1000,存在严重的多重共线性. 例如: collinear<-data.frame( Y=c(1…

R中的线性回归函数比较简单,就是lm(),比较复杂的是对线性模型的诊断和调整.这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及<R语言实战>的OLS(Ordinary Least Square)回归模型章节来总结一下,诊断多元线性回归模型的操作分析步骤.   1.选择预测变量   因变量比较容易确定,多元回归模型中难在自变量的选择.自变量选择主要可分为向前选择(逐次加使RSS最小的自变量),向后…

模型修正 #但是,回归分析通常很难一步到位,需要不断修正模型 ###############################6.9通过牙膏销量模型学习模型修正 toothpaste<-data.frame( X1=c(-0.05, 0.25,0.60,0, 0.25,0.20, 0.15,0.05,-0.15, 0.15, 0.20, 0.10,0.40,0.45,0.35,0.30, 0.50,0.50, 0.40,-0.05, -0.05,-0.10,0.20,0.10,0.50,0.60,…