共线性

MCScanX共线性分析

准备文件：——萝卜蛋白序列(你自身研究物种的蛋白序列）；rs.tree，它是ClustalOmeGA跑出来的；特定gff文件，格式为第一列是染色体，第二列基因ID，第三列起始位置，第四列终止位置。提取这个特定的gff命令如下：#提取gff：grep'\sgene\s'Rs_1.0.Gene.LFY.gff|awk'{print$1"\t"$4"\t"$5"\t"$9}'|awk-F'ID=''{p
墨白的生信学习笔记·2022-06-06 09:03

常用机器学习算法简记

LogisticRegression逻辑回归tips：sigmoid函数转换损失函数：极大似然函数求解算法：梯度上升（特征归一化处理）缺点：对特征的多重共线性敏感NaiveBayes朴素贝叶斯tips：
TravelingHat·2022-06-05 07:08

R语言与多元线性回归方程及各种检验

R语言与多元线性回归方程及各种检验文章目录R语言与多元线性回归方程及各种检验一、模型建立二、多重共线性（1）产生的背景：（2）多重共线性的检验1.简单相关系数法：2.方差膨胀因子（vif）法3.矩阵XTXX
阿强真·2022-06-04 07:58

岭回归和lasso回归

本文内容来源于清风老师的讲解回归中关于自变量的选择大有门道，变量过多可能会导致多重共线性问题造成回归系数的不显著，甚至造成OLS估计的失效。
weixin_961876584·2022-06-03 23:57

物种内共线性分析——思路以及踩坑总结（二）

物种内共线性分析(MCScanX+BLAST+TBtools)数据要求：做物种内共线性分析的话主要需要的是全基因组序列、cds或pep序列、gff3/gtf序列三者缺一不可。
生信技术·2022-05-28 01:23

Lasso、Ridge Regression(岭回归)与线性回归模型(含Matlab代码)

因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。1本文立足于普通线性回
第二号·2022-05-26 07:21

数学建模更新4（岭回归和lasso回归）

岭回归和lasso回归一.概述二.多元线性回归模型的推导1.四个假设【1】线性假设【2】严格外生性【3】无完全多重共线性【4】球形干扰项2.推导过程【1】简化矩阵【2】最小二乘法代数表示三.岭回归1.原理
晨沉宸辰·2022-05-26 07:47

岭回归和lasso回归

回归的进一步扩展1.引入2.lasso回归的使用1.引入在多元线性回归模型中估计回归系数使用的是OLS，但同时还也有异方差和多重共线性的影响。
好好记密码·2022-05-26 07:17

线性回归、岭回归、LASSO和Logistic模型

多元线性回归模型1.2.1模型介绍1.2.2模型参数求解1.3回归模型的假设检验1.3.1模型的显著性检验——F检验1.3.2回归系数的显著性检验——t检验1.4回归模型的诊断1.4.1正态检验1.4.2多重共线性检
just_gogogo0412·2022-05-26 07:40

线性回归、岭回归和LASSO回归模型

多元线性回归模型1.2.1模型介绍1.2.2模型参数求解1.3回归模型的假设检验1.3.1模型的显著性检验——F检验1.3.2回归系数的显著性检验——t检验1.4回归模型的诊断1.4.1正态检验1.4.2多重共线性检
just_gogogo0412·2022-05-26 07:09

机器学习-Sklearn-12（回归类大家族-上——多元线性回归、岭回归、Lasso）(解决多重共线性)

机器学习-Sklearn-12（回归类大家族-上——多元线性回归、岭回归、Lasso）(解决多重共线性)1概述1.1线性回归大家族回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量
Henrik698·2022-05-26 07:09

数学建模学习：岭回归和lasso回归

线性回归在多元线性回归模型中，估计回归系数使用的是OLS，并在最后讨论异方差和多重共线性对模型的影响。
当挪威森林遇上银渐层·2022-05-26 07:23

【作业】岭回归和LASSO回归

一、岭回归（一）解决的问题1、自变量个数多于样本量2、存在多重共线性（二）解决方法在线性回归模型的目标函数上添加一个的正则项(也称为惩罚项)，从而使得模型的回归系数有解岭回归模型的目标函数表示为：为了使目标函数达到最小
ArtistBang·2022-05-23 07:53

机器学习--岭回归和Lasso回归

任何数据都存在噪声和多重共线性如何解决多重共线性？
小昀小杭·2022-05-23 07:22

机器学习--岭回归和Lasso回归（4）

任何数据都存在噪声和多重共线性如何解决多重共线性？
太原浪子·2022-05-23 07:44

数学模型--岭回归和Lasso回归

回归的矩阵推导传统的回归上,增加了限定条件(惩罚项)OLS:普通最小二乘法简化,可估计回归里很重要的y=xβ+ε1.假定一:线性假定2.假设二:严格外生性保证估计出来的回归系数无偏且一致扰动项均值为03.假定三:完全无多重共线性保证能估计出来
nickkkkkkkkk·2022-05-23 07:01

【更新4】岭回归和lasso回归

在第七讲时，我们介绍了多元线性回归模型，估计回归系数使用的是OLS，并在最后探讨了异方差和多重共线性对于模型的影响。
kingsure001·2022-05-23 07:57

数学建模--岭回归和Lasso回归

有关两种回归的实现参考：Python实现.古典回归模型的四个假定线性假定：假定因变量和自变量之间存在线性关系严格外生性——>回归系数无偏且一致无完全多重共线性——>保证参数可估计球型扰动项岭回归惩罚函数惩罚函数法和最小二乘法或者最大似然估计类似
脑汁·2022-05-23 07:24

数学建模 -- 岭回归和lasso回归

来自清风的数学建模课程，主要是用于自己复习看，所以截图较多标准化：减去均值）除以方差古典回归模型要满足四个假定线性假定严格外生性保证估计出来的回归系数无偏且一致扰动项均值为0.并且和自变量不相关无完全多重共线性保证回归系数
杜ulove米？·2022-05-23 07:22

共线性分析 | MCscanX

MCScanX是另外一个检测基因共线性和进化分析的常用工具之一，2012发表至今引用数已经有好几百了，作者之一的唐海宝老师是国内植物基因组学生信分析、软件开发领域的大拿，在学习使用MCScanx之前推荐先看看他
生信师姐·2022-05-06 07:48

特征选择：11 种特征选择策略总结

本文的目的是概述一些特征选择策略：删除未使用的列删除具有缺失值的列不相关的特征低方差特征多重共线性特征系数p值方差膨胀因子(VIF)基于特征重要性的特征选择使用sci-kitlear
·2022-04-29 11:50

python实现牛顿法和梯度下降法求解对率回归_最小二乘法 及 梯度下降法 分别对存在多重共线性数据集 进行线性回归 （Python版）...

网上对于线性回归的讲解已经很多,这里不再对此概念进行重复,本博客是作者在听吴恩达ML课程时候偶然突发想法,做了两个小实验,第一个实验是采用最小二乘法对数据进行拟合,第二个实验是采用梯度下降方法对数据集进行线性拟合,下面上代码:最小二乘法:#!/usr/bin/envpython#encoding:UTF-8importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltN=1
weixin_39778447·2022-04-12 07:56

MachineLearning 1. 主成分分析（PCA）

系统命令，Python遇见更好的你67篇原创内容公众号前言生信分析就是数据挖掘，其过程中经常会遇到的情况是有很多特征可以用，这是一件好事，但是有的时候数据中存在很多冗余情况，也就是说数据存在相关性或者共线性
桓峰基因·2022-04-09 07:55

R语言及参考答案（4）

这次题目主要是R语言回归分析方面，包括相关性、一元线性回归方程和多元线性回归方程分析，回归方程和回归参数的假设检验，回归诊断（检验：异常值、非线性、残差、多重共线性等）。
皮小孩ls·2022-03-12 13:04

One-hot encoding的不足及改进

stop-one-hot-encoding-your-categorical-variables-bbb0fba89809独热编码的不足：1.产生许多的特征；2.产生的特征没有带来的更多的信息；3.产生的特征反而带来了具有共线性的特征
一枚达达·2022-03-07 07:02

人工智能-Python实现岭回归

1概述1.1线性回归对于一般地线性回归问题，参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函数如下：1.2岭回归岭回归(ridgeregression)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法。
·2022-03-05 16:41

r语言实现岭回归_R语言统计分析技术研究——岭回归技术的原理和应用

岭回归技术的原理和应用作者马文敏岭回归分析是一种专用于共线性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，
第二十五 夜·2022-03-05 07:57

R语言-岭回归的代码与案例解读

本文介绍的是在应用多元线性回归时遇到多重共线性问题，且无法删除变量或者增加样本量的情况下，应用岭回归的情况。
24442552·2022-03-05 07:37

基于逻辑回归模型的评分卡构建

LR模型对进入模型变量的要求1、变量间不存在较强的线性相关性和多重共线性2、变量具有显著性3、变量具有合理的业务含义，符合业务逻辑第1点，可以使用单变量分析和多变量分析得到一定的约束，但是未必充分；第2
Tao_666·2022-03-03 07:50

R语言-方差分析与回归分析

durbin-waston：H0：rou(一阶自相关系数)=00各列变量之间线性无关2.1.VIFcar::vif(fit)vif2.2.特征值法接近0则有多多重共线性x<-as.matrix(cbind
ks_c·2022-02-20 08:16

信用评分卡研究第4章 预测力指标

之所以要衡量自变量间的相关性，主要有两个原因：自变量之间有强相关性是逻辑回归模型本身不允许的，加入具有强共线性的自变量会导致模型本身不稳定。自变量具有相关性
考研小巫·2022-02-19 20:42

物种内共线性圈图绘制

本文参考生信札记相关内容制作准备数据：1.物种内的共线性分析2.已经鉴定好的基因家族成员的基因ID3.物种的染色体序列一、基础分析1.1一些文件的准备1.1.1第一个文件是染色体长度文件，使用FastaStat1.1.2
科研苏星河·2022-02-16 17:52

回归分析-一般线性回归和广义线性回归+分类数据数据挖掘分析

一般线性回归---完整过程##线性回归包括几个方面：数据观察，初步拟合，交互作用，多重共线性，回归诊断，拟合中出现的离群点，杠杆值，强影响点，删除后，重新拟合，模型比较--之后可能要预测，因此需要数据交叉验证分成
我最有才·2022-02-08 18:44

互助问答第14期：工具变量和多重共线性

问：工具变量到什么程度才合适？对短面板数据进行GMM回归的时候，遇到两种情况：①工具变量通过了弱工具变量检验、识别不足和过度识别检验，再用DM检验的时候还是显著的；②工具变量通过了弱工具变量检验、识别不足和过度识别检验，但用DM检验的时候不是显著的；看到连玉君教授的一篇文章，选了两个工具变量，汇报了工具变量通过了识别不足和过度识别检验，DWH检验显著。由此，认为符合第一种情况表明选取的工具变量合适
学术苑·2022-02-05 12:30

4. 挖掘建模1 分类与预测

建立两种或者两种以上变量间相互依赖的函数模型实现过程：学习（通过样本得到数据模型或者分类模型）->检验后预测常用分类和预测的算法回归分析：线性回归，非线性回归，logical回归（因变量只有0或者1），岭回归（参与建模的自变量之间具有多重共线性
何大炮·2022-02-05 11:09

基因家族分析1 || 基本概念及数据下载

基本分析内容•基因家族概念•数据库检索与成员鉴定•蛋白成员基本特性和基因结构分析•多序列比对和进化树分析•保守结构域和模体分析（motif注释）•染色体定位和共线性分析•Ka/Ks(非同义突变率与同义突变率的比值
溪溪溪溪溪川·2022-02-05 10:53

最简单的回归模型-线性回归及其变体_chapter6

1.1预测变量(特征)的共线性问题共线性问题的诊断：相关性热图、PCA（有多少个占据主要方差的主成分，即意味着有多少组共线性的变量）、方差膨胀因子(VIF)共线性问题的处理：《
ADO_AI·2022-02-03 01:45

机器学习算法系列（五）- Lasso回归算法（Lasso Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：线性回归算法、一丢丢编程知识一、引言  上一节我们学习了解决多重共线性的一种方法是对代价函数正则化，其中一种正则化的算法叫岭回归算法（RidgeRegressionAlgorithm
·2022-01-07 10:56

如何使用python数据处理解决数据冲突和样本的选取

目录内容介绍实际业务数据冲突一般数据冲突类型：一般数据冲突原因：一般数据处理方法：样本的选择一般数据采样方法：数据的共线性一般产生原因：解决共线性的5种常用方法：内容介绍将日常工作中遇到的数数据冲突和样本源的方法进行总结
·2021-11-16 17:58

jcvi画两物种的共线性图

参考：https://github.com/tanghaibao/jcvi/wiki/MCscan-(Python-version)jcvi安装可以从官网下载：https://codechina.csdn.net/mirrors/tanghaibao/jcvi?utm_source=csdn_github_accelerator还有一些教程可以参考：https://blog.csdn.net/u0
就是大饼·2021-10-31 21:02

jupyter多元线性回归算法预测房价

目录一、概念二、Excel预测房价三、Python预测房价（不用Sklearn）1.上传数据文件2.导入数据3.数据清洗4.热力图5.多元线性回归建模6.模型末尾提示可能存在多元共线性，需要处理一下四、
WOOZI9600L²·2021-10-25 23:13

共线性分析那些事

今天和大家聊一聊共线性分析。共线性共线性研究的是同源基因或者序列的排布关系，比较常见的是组装基因组文章中，通过同源性比较来评估基因组的组装效果以及同源基因的保留和丢失的情况，用来研究材料的进化关系。
xiaoji_hb·2021-10-25 12:27

共线性分析collinearity没有结果

使用TBtools做物种间共线性分析的时候，使用A物种基因和拟南芥的基因做共线性分析，得到的collinearity文件只有开头注释内容没有结果。
悠闲的辉·2021-10-06 01:20

R计算方差膨胀因子（VIF，Variance Inflation Factor）计算并解读VID与共线性（Multicollinearity）的关系实战

R计算方差膨胀因子（VIF，VarianceInflationFactor）计算并解读VID与共线性（Multicollinearity）的关系实战目录
Data+Science+Insight·2021-10-05 08:46

一文带你用Python玩转线性回归模型《加利福尼亚房价预测》回归模型评估指标介绍

线性回归的Scikit-learn实现1.1导入模块后开始下载数据1.2拆分数据集（训练集和测试集）1.3线性回归建模1.4训练数据1.5模型评估1.6将数据集标准化之后再训练1.7绘制拟合图像2多重共线性
报告，今天也有好好学习·2021-09-14 19:24

R语言实现岭回归的示例代码

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
·2021-08-11 11:30

基因组共线性工具MCScanX使用说明

基因组共线性工具MCScanX使用说明简介MCScanX工具集对MCScan算法进行了调整，用于检测共线性和同线性区域，还增加了可视化和下游分析。。
xuzhougeng·2021-06-27 19:10

机器学习-10 线性回归及其相关算法

返回主页本节讨论四个内容：1、线性回归2、多重共线性问题3、岭回归4、局部加权线性回归线性回归（LinearRegression）是机器学习中解决回归问题的基本算法，往往作为回归任务的基线模型使用，“线性
Eric_i33·2021-06-27 16:11

皮尔森相关系数

Capture.PNG多个属性间的相关性很高（相关系数>0.7），即多重共线性（multicollinearity），往往会导致预测结果不稳定。
doverxu·2021-06-19 16:21

岭回归及其Scikit-learn实现

一般来说，对于没有经过实验设计搜集到的数据，很容易出现这种多重共线性。
殉道者之花火·2021-06-12 19:45
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