留学美国教奥巴马女儿学中文线性回归建模–变量选择和正则化(1):R包glmnet
2013-07-15 21:41:04
#本文的目的在于介绍回归建模时变量选择和正则化所用的R包,如glmnet,ridge,lars等。算法的细节尽量给文献,这个坑太大,hold不住啊。
1.变量选择问题:从普通线性回归到lasso
使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法。其建模要点在于误差项一般要求独立同分布(常假定为正态)零均值。t检验用来检验拟合的模型系数的显著性,F检验用来检验模型的显著性(方差分析)。如果正态性不成立,t检验和F检验就没有意义。...
线性回归建模–变量选择和正则化(1):R包glmnet
2013-07-15 21:41:04
#本文的目的在于介绍回归建模时变量选择和正则化所用的R包,如glmnet,ridge,lars等。算法的细节尽量给文献,这个坑太大,hold不住啊。
1.变量选择问题:从普通线性回归到lasso
使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法。其建模要点在于误差项一般要求独立同分布(常假定为正态)零均值。t检验用来检验拟合的模型系数的显著性,F检验用来检验模型的显著性(方差
)。如果正态性不成立,t检验和F检验就没有意义。
对较复杂的数据建模(比如文本分类,图像去噪或者基因组研究)的时候,普通线性回归会有一些问题:
(1)预测精度的问题 如果响应变量和预测变量之间有比较明显的线性关系,最小二乘回归会有很小的偏倚,特别是如果观测数量n远大于预测变量p时,最小二乘回归也会有较小的方差。但是如果n和p比较接近,则容易产生过拟合;如果n
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