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Vidéo: Comment choisir le meilleur modèle de régression multiple ?
2024 Auteur: Stanley Ellington | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-16 00:16
Lors du choix d'un modèle linéaire, voici les facteurs à garder à l'esprit:
- Comparez seulement modèles linéaires pour le même jeu de données.
- Trouver un maquette avec un R2 ajusté haut.
- Assurez-vous que cela maquette a des résidus également distribués autour de zéro.
- Assurez-vous que les erreurs de ce maquette sont dans une petite bande passante.
Ici, quand devriez-vous utiliser la régression multiple ?
Régression multiple est une extension de simple régression linéaire . Il est utilisé lorsque nous vouloir à prédire la valeur d'une variable en fonction de la valeur de deux ou plusieurs autres variables. La variable nous vouloir à prédire est appelée la variable dépendante (ou parfois, la variable de résultat, cible ou critère).
Par la suite, la question est, comment choisir un modèle ? Comment choisir un modèle d'apprentissage automatique - Quelques lignes directrices
- Collecter des données.
- Vérifiez les anomalies, les données manquantes et nettoyez les données.
- Effectuer une analyse statistique et une visualisation initiale.
- Construire des modèles.
- Vérifiez l'exactitude.
- Présentez les résultats.
Bref, quels sont les différents types de modèles de régression ?
Types de régression
- Régression linéaire. C'est la forme la plus simple de régression.
- Régression polynomiale. C'est une technique pour ajuster une équation non linéaire en prenant des fonctions polynomiales de variable indépendante.
- Régression logistique.
- Régression quantile.
- Régression de crête.
- Régression au lasso.
- Régression nette élastique.
- Régression en Composantes Principales (PCR)
Combien de variables indépendantes peuvent être utilisées dans une régression multiple ?
deux
Conseillé:
Qu'est-ce qu'une analyse de régression multiple ?
La régression multiple est une extension de la régression linéaire simple. Il est utilisé lorsque nous voulons prédire la valeur d'une variable en fonction de la valeur de deux ou plusieurs autres variables. La variable que nous voulons prédire est appelée la variable dépendante (ou parfois, la variable de résultat, cible ou critère)
Que vous dit une régression multiple ?
La régression multiple est une extension de la régression linéaire simple. Il est utilisé lorsque nous voulons prédire la valeur d'une variable en fonction de la valeur de deux ou plusieurs autres variables. La variable que nous voulons prédire s'appelle la variable dépendante (ou parfois, le résultat, la cible ou la variable critère)
Quelle est l'équation de la régression multiple ?
Régression multiple. La régression multiple explique généralement la relation entre plusieurs variables indépendantes ou prédictives et une variable dépendante ou critère. L'équation de régression multiple expliquée ci-dessus prend la forme suivante : y = b1x1 + b2x2 + … + bnxn + c
Qu'est-ce que la régression linéaire multiple dans R ?
La régression linéaire multiple est une extension de la régression linéaire simple utilisée pour prédire une variable de résultat (y) sur la base de plusieurs variables prédictives distinctes (x). Ils mesurent l'association entre la variable prédictive et le résultat
Comment faire une régression linéaire multiple ?
Pour comprendre une relation dans laquelle plus de deux variables sont présentes, une régression linéaire multiple est utilisée. Exemple utilisant la régression linéaire multiple yi = variable dépendante : prix de XOM. xi1 = taux d'intérêt. xi2 = prix du pétrole. xi3 = valeur de l'indice S&P 500. xi4= prix des contrats à terme sur le pétrole. B0 = ordonnée à l'origine à l'instant zéro