多重共线性

挑战杯 基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
laafeer·2024-02-29 07:45

数据回归算法 | Matlab实现Lasso回归预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述数据回归算法|Matlab实现Lasso回归预测模型.在本文，我们继续讲解另外一种可以解决“多重共线性”的算法——Lasso回归（也称L1正则化算法
天天酷科研·2024-02-13 06:31

MATLAB实现岭回归数学建模算法

岭回归（RidgeRegression）是一种线性回归的扩展，用于处理多重共线性（multicollinearity）的问题。
AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现偏最小二乘回归（PLSR）数学建模算法

偏最小二乘回归（PartialLeastSquaresRegression，简称PLS回归）是一种多元回归分析方法，用于处理具有多重共线性和高维数据的情况。
AI Dog·2024-02-10 06:29

Cox等级资料是个坑

SCI冲COX多因素模型需要满足的条件：1.各观测值间相互独立，即残差之间不存在自相关；2.因变量和自变量之间存在线性关系；3.残差的方差齐；4.不存在多重共线性；5.没有显著异常值；等级资料要除了设置为因子
皮肤科大白·2024-02-04 14:07

模型诊断——多重共线性

概念产生原因经济变量相关的共同趋势滞后变量的引入样本资料的限制过度决定的模型模型设置问题多少都有多重共线性的情况，完全多重共线性和完全没有多重共线性在实际中都不常见，我们往往讨论的是多重共线性的程度影响完全共线性下参数估计量不存在近似共线性下
想象_442c·2024-01-24 20:58

机器学习笔记：线性回归

独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。
UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

一文梳理金融风控建模全流程(Python)

简介风控信用评分卡简介Scorecardpy库简介二、目标定义与数据准备目标定义数据准备三、安装scorecardpy包四、数据检查五、数据筛选六、数据划分七、变量分箱卡方分箱手动调整分箱八、建立模型相关性分析多重共线性检验
风控小兵突击·2024-01-21 18:30

Python数据分析案例35——多元线性回归全流程 (数据探索可视化，回归分析，多重共线性，残差检验，异方差检验，自相关检验)

他们做回归往往忽略了，传统统计学还需要做的多重共线性的检验，残差检验，异方差检验，自相关检验等等。本次案例就来总结一下一
阡之尘埃·2024-01-19 14:13

工智能基础知识总结--特征工程之降维算法

依据降维过程是否可以用一个线性变换表示，降维算法可以分为线性降维算法和非线性降维算法，下图展示了各种降维算法及其类别：降维的必要性：多重共线性和预测变量之间相互关联。
北航程序员小C·2024-01-18 12:53

互联网加竞赛 基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
Mr.D学长·2024-01-16 21:38

如何对多元线性回归模型调参？

处理多重共线性检测多重共线性：使用相关系数矩阵或方差膨胀因子（VIF）来检测特征之间的多重共线性。减少多重共线
CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

和多重共线性一次偶遇

在结构方程模型中，调节效应是很常见的形式。它描绘的是自变量（X）对因变量（Y）的作用强度受到调节变量（M）的影响。比如，大家都知道吃夜宵吃多容易变胖，但夜宵在家吃和出去吃可能效果不一样。出去吃烧烤火锅，热量就比在家水煮白菜更容易胖。那么“吃夜宵的量（自变量X）”对“体重增加（因变量Y）”的影响，受到“吃饭地点（调节变量M）”的调节。作用关系如下图：ModerationEffect.png（图片引自
声音止痛剂·2024-01-10 06:20

清风数学建模笔记-主成分分析

例如解决多重共线性问题二.PCA的计算步骤1.标准化处理（z标准化：减去均值除以标准差）：1.2.计算协方差矩阵：1.3.计算相关系数矩阵R：4计算R的特征值与特征向量：5计算主成分贡献率以及累计贡献率
别被算法PUA·2024-01-05 02:10

机器学习&深度学习面试笔记

机器学习&深度学习面试笔记机器学习Q.在线性回归中，如果自变量之间存在多重共线性，会导致什么问题？如何检测和处理多重共线性？
卡卡南安·2024-01-01 13:01

<第九章、第十章>线性回归及数据分析

MDkLU1yoF6dCXlFWsZ2Tyw这周的学习内容是【回归分析】，涉及到的二级知识点有两个，分别是：1、一元线性回归：相关关系、最小二乘法、拟合优度检测、显著性检验、回归预测、残差分析2、多元线性回归：多重共线性
HenlyX·2023-12-31 08:25

竞赛保研 基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
iuerfee·2023-12-31 06:05

Python | 使用VIF检测多重共线性

多重共线性是指多元回归模型中有两个或两个以上的自变量，它们之间具有高度的相关性。当某些特征高度相关时，我们可能很难区分它们对因变量的个体影响。
python收藏家·2023-12-29 21:02

应用回归分析(7):岭回归、SST

岭回归式为了解决多重共线性问题想法：当自变量存在多重共线性时，时，设想加上一个正常数矩阵，,那么接近奇异值的程度就会变小。注意可以标准化，也可以不标准化。如果也标准化，则是标准化岭回归估计。
Oasis of the World·2023-12-29 08:17

应用回归分析(6):多重共线性

6.1违背的原则注意：完全多重共线性；复共线性6.2出现的情形完全不想关的变量很少见，当他们之间的相关性较弱时就可以看作是复合多元线性回归矩阵的设计要求。
Oasis of the World·2023-12-29 08:47

异方差与多重共线性对回归问题的影响

异方差的解决办法多重共线性多重共线性可能带来的影响：多重共线性的检验多重共线性的处理方法：一般也是直接删除或者使用不要轻易使用逐步回归，因为剔除自变量可能参数内生性，不过数学建模不讲究芥末多所以使用的话问题也不大
别被算法PUA·2023-12-24 00:11

Python statsmodels模块 回归分析 多重共线性

问题：采用stasmodles进行单变量回归，结果显示存在多重共线性错误提示：OLSRegressionResults==========================================
王叽叽的小心情·2023-12-20 07:11

Linear Regression多重共线性

目录介绍：一、corr二、pairplot三、VIF3.1自带vif3.2自定义函数vif四、heatmp（直观感受）介绍：多重共线性是指在线性回归模型中，自变量之间存在强相关性或线性关系，从而导致模型的稳定性和可解释性受到影响
取名真难.·2023-12-20 05:14

社交网络分析4：社交网络链路预测分析、LightGBM框架、Logistic回归模型、LLSLP方法（LightGBM 堆叠链路预测）、正则化方法、多重共线性、堆叠泛化

社交网络分析4写在最前面社交网络链路预测分析概述链路预测分析简介链路预测分析的重要性社交网络链路预测分析方法基于网络结构的方法基于节点属性的方法基于随机游走的方法基于深度学习的方法基于相似性和基于似然性的链路预测方法基于相似性的方法基于邻居的方法基于路径的方法基于随机游走的方法基于似然估计的方法两类方法的优缺点LLSLP方法（逻辑斯蒂回归LightGBM堆叠链路预测）方法概述逻辑斯蒂回归模型防止过
是Yu欸·2023-12-18 09:07

计量经济学之一文搞懂——拟合优度较低时可能存在的问题

模型拟合优度不高，考虑到可能存在的问题：（1）多重共线性（2）异方差（3）自相关以下给出每种问题的相应检验方法1.多重共线性——方差膨胀因子（VIF）检验VIF全称为VarianceInflationFactor
佛系研go·2023-12-16 02:38

统计学 多元线性回归

文章目录统计学多元线性回归多元线性回归模型拟合优度显著性检验线性关系检验回归系数检验多重共线性及其处理多重共线性的问题多重共线性的识别与处理变量选择利用回归方程进行预测哑变量回归统计学多元线性回归多元线性回归模型多元线性回归模型
Air浩瀚·2023-12-01 06:57

多元回归分析（stata)

summarize）定性数据多元回归分析(定量）联合显著性检验显著性调整后R2R^2R2回归系数表以及它们对应的p值置信区间多元回归分析(定性）（既有虚拟变量）定性分析（设置虚拟变量）拟合优度标准化回归系数异方差检验多重共线性存在多重共线性的处理方法逐步回归
疯狂成瘾者·2023-12-01 00:06

R语言gWQS包在加权分位数和回归模型的应用

传统模型在评价多因素联合暴露时存在数据维度高、多重共线性等问题.WQS回归模型的基本原理是通过分位数间距及加权的方法，将多种研究因素的效应综合成为一个指数，再进行回归分析。
天桥下的卖艺者·2023-11-30 08:16

多重共线性案例

SPSSAU处理多重共线性问题一、说明当回归模型中两个或者两个以上的自变量高度相关（比如相关系数大于0.7）时，则称为多重共线性。
spssau·2023-11-30 07:53

线性模型加上正则化

弹性网络回归是一种结合了L1和L2正则化惩罚的线性回归模型，能够处理高维数据和具有多重共线性的特征。
羞儿·2023-11-26 22:08

R语言实现Lasso回归

它在回归问题中加入了L1正则化项，有助于解决多重共线性（多个特征高度相关）和特征选择问题。
皮肤科大白·2023-11-26 13:32

多重共线性

最近碰到个有有意思的问题：在传统统计机器学习（lr）中，相关性检测(VIF等)防止多重共线性非常重要；但是在实际的机器学习应用中，多重共线性似乎不用考虑。
7ccc099f4608·2023-11-23 09:59

Lasso回归和岭回归详解

当数据特征存在多重共线性，特征矩阵不满秩，或者用普通线性回归过拟合的状况时，我们需要用lasso回归或岭回归来构建模型。左边是lasso回归，右边是岭回归。
数字生命Allen·2023-11-15 15:27

学习笔记|残差|检验多重共线性|线性回归分析|德宾沃森检验|方差分析（ANOVA）|回归系数|残差和预测值|规范表达|《小白爱上SPSS》课程：SPSS第二十一讲：多元线性回归分析（超级详细）

目录学习目的软件版本原始文档多元线性回归分析何为残差？何为多重共线？一、实战案例二、统计策略三、SPSS操作（一）绘制散点图（二）线性回归分析操作四、结果解读第一，R方结果和残差独立性检验（德宾沃森检验）第二个结果为方差分析（ANOVA）：第三个结果，回归分析的主要结果：第四个结果，计算残差和预测值第五个结果，残差直方图和P-P图。第六个结果，残差图。五、规范报告1、规范表格2、规范文字六、划重点
打酱油的工程师·2023-11-07 22:21

三个变量存在一个协整方程_计量经济学31个简答参考答案

包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。(4)模型预测检验，由模型应用要求决定。包括:稳定性检验:扩大样本重新估计;预测性能检验:
乐康女神·2023-10-31 04:53

线性回归大家族

其中岭回归和Lasso是为了解决多元线性回归中使用最小二乘法的各种限制，主要用途是消除多重共线性带来的影响并且做特征选择，而多项式回归解决了线性回归无法拟合非线性数据的明显缺点，核心作用是提升模型的表现
易码当先·2023-10-27 09:31

各类统计模型R语言的详细使用教程-R语言的线性回归使用教程

语言的详细使用教程-R语言的线性回归使用教程前言R语言的线性回归代码示例回归诊断误差项正态qq图内学生化残差外学生化残差线性关系异常值的发现、处理帽子矩阵的方法DFFITS准则Cook统计量COVRATIO准则多重共线性
嘛里嘛里哄·2023-10-27 07:39

基于机器学习与大数据的糖尿病预测 计算机竞赛

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
Mr.D学长·2023-10-25 14:16

多元线性解释性回归分析

多元线性回归分析数据类型不同选择的不通预测模型数据获取方式模型预测存在内生性回归系数的解释四种回归数据的解释box-cox变换虚拟变量的解释多变量虚拟变量的设置stata中的数据处理数据指标名称的解释异方差检验和修正异方差检验图形化BP检验怀特检验（和图像结合使用）异方差解决OLS和稳健的标准误多重共线性多重共线性的判定处理方式回归对于
「 25' h 」·2023-10-15 10:33

多重共线性

判断标准常见的直观判断方法共有四个，如下：（1）某些自变量的相关系数值较大（比如大于0.8）等，可以利用pearson相关系数检验法一般是利用解释变量之间的线性相关程度判断，一般标准是系数大于0.8则认为可能存在多重共线性
spssau·2023-10-13 03:48

风控建模四：逻辑回归评分卡开发

二、相关性与多重共线性1、相关性2、多重共线性三、模型拟合1、前向回归2、后向回归3、逐步回归四、拟合结果解读五、分数转换1、为什么要转换分数2、如何做转换六、可解释性逻辑回归评分卡因其可解释性强、上线便捷
白白的一团团·2023-10-06 14:57

回归模型中的多重共线性 + 危害 + 原因 + 判断标准 + 解决办法，回归系数

1.多重共线性多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确或高度相关关系。
云从天上来·2023-10-05 09:05

工业蒸汽量预测（速通二）

工业蒸汽量预测（二）特征工程1.数据预处理和特征处理1.1数据预处理1.2特征处理2.特征降维2.1特征选择2.2多重共线性分析2.3线性降维模型训练1回归模型训练和预测2线性回归模型3K近邻回归模型4
盖盖的博客·2023-09-28 23:28

多重共线性、异方差和自相关性

多重共线性产生的背景和原因在研究实际问题时,考虑的解释变量往往有很多个,解释变量之间完全不相关的情形是非常少见的。客观地说,某一经济现象,涉及多个影响因素时,这多个影响因素之间大都有一定的相关性。
忠教·2023-09-26 01:00

2023研究生数学建模D题思路

因此，为避免在面板数据回归分析的过程中，变量之间多重共线性对回归结果产生影响，同时借鉴已有的影响因
知新_ROL·2023-09-23 06:54

主成分&因子分析 学习笔记

比如解决多重共线性。此时主成分不需要给出解释。模型入门（以下笔记来自《市场研究定量分析方法与应用简明》p179-p184）主要理念是让原始变量指标的线性组合的变异性达到最大（核心1：线性组合。
秦_Eric·2023-09-18 19:44

竞赛 基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
iuerfee·2023-09-14 15:23

竞赛选题 基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
laafeer·2023-09-14 07:21

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·2023-09-07 10:10

干货|多因素做cox生存分析，怀疑数据共线性了怎么办？——多重线性回归（一）

于是小张又踏上了解决共线性的问题的道路此文贼长，看到最后有个小彩蛋百度文库里有一个很详细全面的文档（认真一看，其实也不是很详细），丁香园子里还有个老师是用sas做的，但是那个文档看起来很头晕多重共线性问题的几种解决方法
f515e62cac68·2023-09-03 15:17
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