共线性第12页

多重共线性问题的几种解决方法

如果违背这一假定，即线性回归模型中某一个解释变量与其他解释变量间存在线性关系，就称线性回归模型中存在多重共线性。多重共线性违背了解释变量间不相关的古典假设，将给普通最小二乘法带来严重后果。

猪逻辑公园·2020-07-07 19:56

预测分析第二章（下）

2.5.1多重共线性作为预处理步骤的一部分，我们会尽力去除相互线性相关的特征

Stone_Stan4d·2020-07-07 15:30

多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）

方差膨胀系数(varianceinflationfactor，VIF)是衡量多元线性回归模型中复(多重)共线性严重程度的一种度量。它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。

weixin_30518397·2020-07-05 21:11

DALS016-高维数据推断1-背景介绍

00type:"tags"tags:高维数据categories:生物统计前言这一部分是《DataAnalysisforthelifesciences》的第6章线性模型的第1小节，这一部分的主要内容涉及矩阵的共线性

backup备份·2020-07-04 10:23

多重共线性VIF

Lemon_ZL·2020-07-04 06:52

ML-项目-181227-电信公司客户流失项目

建模大致思路数据读取数据清洗两变量假设检验划分训练集和测试集使用训练集做模型进行预测模型检验（混淆矩阵、ROC)模型调优(向前法去除不显著变量、多重共线性)各变量解释#subscriberID=“个人客户的

llll-ine·2020-07-02 16:52

SPSS学习笔记【三】-聚类分析&判别分析

均值聚类缺点：只对样本聚类，不能对变量聚类；参数（聚类个数）需要提前指定层次聚类样本和变量都可以聚类，不局限于参数选择将所有观测指标纳入系统形成树形图样本大时，计算慢判别分析自变量符合多元正态分布，不存在多重共线性所有自变量在各组之间协方差矩阵相等因变量确定且独立自变量和因变量符合线性假设聚类分析与判别分析的区别与联系都是研究分类的

Rnan-prince·2020-07-02 16:22

SPSS 多元线性回归结果重要参数解读

选择共线性诊断用于判断多个变量之间是否相互关联以及关联的程度德宾-沃森（Durbin-Watson）DW用来检验回归分析中的残差项是否存在自相关（序列相关）现象“DEPENDNT”：因变量“ZPRED”

m0_37828665·2020-07-02 11:32

线性模型——异方差、序列相关、多重共线性与内生性的处理

在实际的计量经济学问题中，完全满足回归的基本假设的情况并不多见。不满足基本假定的情况。称为违背基本假定违背基本假定的情况主要包括：随机干扰项存在异方差随机干扰项的序列相关（或称自相关）解释变量之间的多重共线解释变量为随机变量，存在内生性异方差性线性模型的基本假设中有var(u|x1,x2...xk)=d，即随机干扰项的方差不因自变量的不同而不同。表现在现实的经济生活中，以消费水平受到收入水平的影响

Pinthon35·2020-07-02 09:47

机器学习3-课后题:使用岭回归与lasso算法选择变量

题目准备1准备安装和加载包2读入数据多重共线性检查1全部变量参与线性回归2全部变量参与线性回归岭回归1全部变量做岭回归1去掉X3再做岭回归使用linearRidge自动做岭回归lasso1变量选择顺序2

钢铁峡·2020-07-02 08:21

用R进行基因表达芯片分析（一）

之前学习了通过circos来画圈图，以及通过MCScanX进行基因家族的共线性分析，放一张结果先：super_gene_family_in_tomato逼格满满，容我先傲娇一下~############

杨亮_SAAS·2020-07-02 04:23

机器学习：线性模型-多重共线性问题的解决-Lasso

和岭回归一样，Lasso是被创造来作用于多重共线性问题的算法，不过Lasso使用的是系数ω的L1范式（L1范式是系数ω的绝对值）乘以正则化系数α，所以Lasso的损失函数表达式为：min

Zen of Data Analysis·2020-07-02 01:59

机器学习：线性模型-多重共线性问题的解决-岭回归

在线性模型之中，除了线性回归之外，最知名的就是岭回归与Lasso了。这两个算法非常神秘，他们的原理和应用都不像其他算法那样高调，学习资料料也很少。这可能是因为这两个算法不是为了提升模型表现，而是为了修复漏洞而设计的（实际上，使用岭回归或者Lasso，模型的效果往往会下降一些，因为删除了一小部分信息），因此在结果为上的机器学习领域颇有些被冷落的意味。本文介绍一下岭回归。岭回归，又称为吉洪诺夫正则化（

Zen of Data Analysis·2020-07-02 01:59

使用R对共线性检验

高维数据常会出现共线性、变量选择等问题。如何消除共线性确定最佳模型，是回归分析的一个重点。

fitzgerald0·2020-07-02 00:55

约束排序概述之解释变量选择

一般来讲，减少解释变量的数量可能有两个并不冲突的原因：第一是寻求简约的模型，利于我们对模型的解读；第二是当解释变量过多时会导致模型混乱，例如有些解释变量之间可能存在较强的线性相关，即共线性问题，可能会造成回归系数不稳定

Jessie Yang·2020-07-01 23:58

spss 卡方检验，Logistic回归方法

来估计各种自变量组合条件下因变量各类别的发生概率，从而对结局进行预测，该模型在结果上等价于判别分析；说明：低出生体重标准：新生儿体重0.05的几个变量是不显著的，如果直接剔除，walds检验不考虑其他因素的综合作用，当因素之间存在共线性时

YmeBtc·2020-07-01 15:15

多元线性回归方程建模：使用岭回归与lasso算法选择变量

前言：本文是作者学习机器学习多元线性回归部分，就消除多重共线性、选择变量问题而做的练习。

Solomon1588·2020-07-01 13:13

R语言（三）——多重共线性情况（岭回归、[适应性]lasso回归、偏最小二乘回归）

目录一、数据二、共线性检查三、岭回归四、lasso回归五、适应性lasso回归六、偏最小二乘回归一、数据糖尿病数据（diabetes.csv）包含在R程序包的lars中，是关于糖尿病的血液等化验指标。

Netceor·2020-07-01 12:41

scikit-learn：回归分析——多重共线性：岭回归与Lasso

1最熟悉的陌生人：多重共线性推导了多元线性回归使用最小二乘法的求解原理，我们对多元线性回归的损失函数求导，并得出求解系数的式子和过程：在现实中特征之间完全独立的情况其实非常少，因为大部分数据统计手段或者收集者并不考虑统计学或者机器学习建模时的需求

梦寐_·2020-07-01 09:36

如何正确衡量线性回归模型中变量的重要性

如何正确衡量线性回归模型中变量的重要性背景多重共线性什么是多重共线性为什么多重共线性会导致参数估计失败如何判别多重共线性解决方案背景在机器学习任务中，线性回归是常用的一类模型。

DataOranges·2020-07-01 08:22

R语言与LASSO回归和LAR算法

TheLeastAbsoluteShringkageandSelectionatoroperator）算法通过构造一个一阶惩罚函数获得一个精炼的模型；通过最终确定一些指标（变量）的系数为零（岭回归估计系数等于0的机会微乎其微，造成筛选变量困难），解释力很强擅长处理具有多重共线性的数据

一天_pika·2020-07-01 07:08

[数据挖掘案例]逻辑回归LR模型实现电商商品个性化推荐

目录一、问题描述二、数据摸底三、数据清洗和特征筛选3.1数据抽取和清洗3.2特征筛选：决策树3.3特征分布转换3.4特征共线性检查四、模型搭建4.1数据集4.2模型训练4.3模型验证五、模型上线效果跟踪一

辰星M·2020-07-01 06:08

多重共线性的解决方法之——岭回归与LASSO

多元线性回归模型的最小二乘估计结果为如果存在较强的共线性，即中各列向量之间存在较强的相关性，会导致的从而引起对角线上的值很大并且不一样的样本也会导致参数估计值变化非常大。

Pinthon35·2020-07-01 03:21

R语言与岭回归

各回归系数的岭估计基本稳定用最小二乘估计时符号不合理的回归系数，其岭回归的符号变得合理回归系数没有不合乎实际意义的绝对值残差平方和增大的不多用R语言进行岭回归这里使用MASS包中的longley数据集，进行岭回归分析（longley数据集中的变量具有显著的多重共线性

一天_pika·2020-07-01 00:15

逻辑回归优缺点

blog.sina.com.cn/s/blog_5dd0aaa50102vjq3.html优点：1）预测结果是界于0和1之间的概率；2）可以适用于连续性和类别性自变量；3）容易使用和解释；缺点：1）对模型中自变量多重共线性较为敏感

zhangxueyang1·2020-06-30 14:56

R语言与回归分析几个假设的检验

比如要达到估计的无偏性，我们通常需要加上高斯-马尔科夫条件：A1、对参数而言的线性性A2、样本的随机抽样性A3、误差的条件均值为0A4、不存在完全共线性A5、同方差假设在上述条件上加上误差项服从正态分布

yujunbeta·2020-06-30 10:36

R语言之多重共线性的判别以及解决方法

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。

心似平原纵马·2020-06-30 03:26

机器学习线性回归：谈谈多重共线性问题及相关算法

然而，在面对一堆数据集存在多重共线性时，OLS就变得对样本点的误差极为敏感，最终回归后的权重参数方差变大。

算法channel·2020-06-30 03:14

机器学习—回归模型—逻辑回归、最小二乘回归、岭回归、套索回归、弹性网回归

岭系数最小化的是带罚项的残差平方和，其中，α≥0α≥0是控制系数收缩量的复杂性参数：αα的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强。这个惩罚项中lambda大于等于0，是个调整参数。

等不到烟火清凉·2020-06-29 15:28

机器学习十大经典算法之线性回归（学习笔记整理）

机器学习十大经典算法之线性回归（学习笔记整理）一、一元线性回归二、多元线性回归三、回归模型的评估与诊断1.模型和回归系数的显著性检验2.正态性检验3.多重共线性检验4.线性相关性检验5.残差独立性检验6

Magic 杨·2020-06-29 08:53

机器学习十大经典算法之岭回归和LASSO回归（学习笔记整理）

解决这类问题可以使用岭回归和LASSO回归，主要针对自变量之间存在多重共线性或者自变量个数多于样本量的情况。一

Magic 杨·2020-06-29 08:53

多元（一元）线性回归&多项式回归

多元线性回归基本假定与表达式1.1基本假定回归模型是正确设定的解释变量x1,x2,..,xmx_1,x_2,..,x_mx1,x2,..,xm是非随机的或固定的，且各xjx_jxj之间不存在严格线性相关性（无完全多重共线性

weixin_43178406·2020-06-29 07:42

多重共线性的处理（一般现象，回归中，自变量系数从正变成负，不符合理论）

造成多重共线性的原因有一下几种：1、解释变量都享有共同的时间趋势；2、一个解释变量是另一个的滞后，二者往往遵循一个趋势；3、由于数据收集的基础不够宽，某些解释变量可能会一起变动；4、某些解释变量间存在某种近似的线性关系

视界IT·2020-06-29 02:11

Julia 机器学习 ---- 特征提取

（4）降维可以用删除冗余特征解决多重共线性问题。比如我们有两个变量：“一段时间内在跑步机上的耗时”和“卡路里消耗量”。这两个变量高度相关，在跑步机上花的时间越长，燃烧的卡路里自

October-·2020-06-29 02:32

线性回归案例及两阶段模型的综合应用分析（重要）

X*Beta模型估计–最小二乘估计：原理：残差（预测值-实际值）平方和最小SST=SSR+SSER^2=回归平方和/总离差平方和=1-残差平方和/总离差平方和期望Y变量符合正态分布；X变量间不存在多重共线性

tomwang0322·2020-06-29 01:36

五、线性回归——岭回归Ridge Regression

一、岭回归引进的原因当数据之间存在多重共线性（自变量高度相关）时，就需要使用岭回归分析。

Nicole_Liang·2020-06-28 22:15

1、逻辑回归（Mnist数据集）

2.逻辑回归缺点：1）对模型中自变量多重共线性较为敏感，例如两个高度相关自变量同时放入模型，可能导致较弱的一个自变量回归符号不符合预期，符号被扭转。需要利用因子分析或者变量聚类分析等手段来选择代表

MakeStart·2020-06-28 19:15

计量经济学学习笔记：多重共线性、异方差、自相关

Claire_chen_jia·2020-06-28 17:58

分类算法----逻辑回归Logistic原理和Python实现学习笔记

P，y取否的概率为1-P，研究的是当y取是发生的概率p与xi的关系逻辑回归优点：1）预测结果是介于0和1之间的概率；2）可以适用于连续性和类别性自变量；3）容易使用和解释；缺点：1）对模型中自变量多重共线性较为敏感

千语_肉丸子·2020-06-27 04:13

用Python底层编写进行计量经济分析（四）：自相关（原因、结果、检验：DW检验、补救：广义线性回归）

系列前面的文章：多元线性回归和显著性检验（参数估计、T检验、F检验、拟合优度）多重共线性（导致结果、检验——方差膨胀因子、补救措施——岭回归）异方差（导致结果、检验——White、补救措施——广义线性回归

nbszg·2020-06-27 01:34

用Python底层编写进行计量经济分析（三）：异方差（原因、结果、检验：White检验、补救：广义线性回归）

系列文章：多元线性回归和显著性检验（参数估计、T检验、F检验、拟合优度）多重共线性（导致结果、检验——方差膨胀因子、补救措施——岭回归）异方差（导致结果、检验——White、补救措施——广义线性回归）自相关

nbszg·2020-06-27 01:33

用Python底层编写进行计量经济分析（一）：多元线性回归（参数估计、T检验、拟合优度、F检验）

暂时准备写以下几篇，后面再慢慢补充；多元线性回归和显著性检验（参数估计、T检验、F检验、拟合优度）多重共线性（导致结果、检验——方差膨胀因子、补救措施——岭回归）异方差（导致结果、检验

nbszg·2020-06-27 01:33

15_岭回归-Ridge、岭回归API、线性回归和岭回归的对别；逻辑回归、sigmoid函数、逻辑回归公式、损失函数、逻辑回归API、逻辑回归案例、逻辑回归的优缺点、逻辑回归 VS 线性回归等

1、岭回归岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法

to.to·2020-06-26 20:34

第2章-回归模型(2)-模型诊断

我们还需要在计量经济学的基础上验证模型，当模型出现多重共线性、异方差、序列相关等等问题时，我们需要如何应对与处理。

维刚·2020-06-26 20:04

【评分卡】评分卡入门与创建原则——分箱、WOE、IV、分值分配

本文主要讲“变量选择”“模型开发”“评分卡创建和刻度”变量分析首先，需要确定变量之间是否存在共线性，若存在高度相关性，只需保存最稳定、预测能力最高的那个。

scxyz_·2020-06-26 14:34

逐步回归法(Stepwise regression)学习

这是解决多因子的多重共线性的有效办法。原文内容（

songhao22·2020-06-26 13:33

线性回归介绍之七——回归诊断

对于线性回归而言，回归诊断需要处理的问题主要是看是不是有共线性？有没有异常点存在？以及前面所说的是否符合线性回归的使用条件。什么是共线性？这是个更为常见的名词，共线性也叫多重共

shahaizimxm·2020-06-26 08:23

使用 python 做线性回归，scipy，statsmodels，sklearn

但是，这些包目前都不能处理共线性，即自动剔除部分共线性的变量，需要自己去编函数，这一点不如spss或r语言。

心态与做事习惯决定人生高度·2020-06-26 05:36

数字图像处理-----主成成分分析PCA

主成分分析PCA降维的必要性1.多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。2.高维空间本身具有稀疏性。

ranjiewen·2020-06-26 05:53

对于多重共线性的简单理解

各位小伙伴们劳动节快乐,利用假期的这几天的时间,在王者荣耀游戏时间之余研究了一下一直困扰我很久的多重共线性,所以今天能够用一篇文章来讲一讲我理解的多重共线性,并且希望大家可以给我多多指教,话不多说,马上开始

云时之间·2020-06-25 18:16

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