多重共线性第4页

浅谈线性、非线性和广义线性回归模型

一、理论1.1多重共线性所谓多重共线性（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。

weixin_33872660·2022-11-29 08:36

[转载]另眼看待变量间多重共线性

多重共线性是使用回归算法时经常要面对的一个问题。

weixin_34357928·2022-11-29 08:36

用matlab解决多重共线性问题,多重共线性和非线性回归的问题

最终发现他是说多重共线性和非线性回归的问题，他认为多个自变量进行不能直接回归，存在共线性的问题，需要进行因子分析(或主成分分析)；说非线性回归不能转换成线性回归的方法，这里我详细说说这两方面的问题到底是怎么回事

苟全性命于治世·2022-11-29 08:06

另眼看待变量间多重共线性

多重共线性是使用回归算法时经常要面对的一个问题。

happylife1527·2022-11-29 07:00

谈多重共线性

谈多重共线性本文主要讨论古典假定中无多重共线性被违反的情况，主要情况包括多重共线性的实质和产生的原因、后果、检验方法及无多重共线性假定违反后的处置方法。

小高要坚强·2022-11-29 07:27

多重共线性的影响、判定及消除的方法

目录1什么是多重共线性？

意念回复·2022-11-29 01:54

主成分分析法（PCA）的理解（附python代码案例）

目录一、PCA简介二、举个例子三、计算过程（公式）3.0题干假设3.1标准化3.2计算协方差矩阵3.3计算特征值和特征值向量3.3多重共线性检验（可跳过）3.4适合性检验（可跳过）3.5计算主成分贡献率及累计贡献率

Mayer_myx·2022-11-29 01:16

实战 lasso特征筛选得到5个基因 cox单因素分析得到很多有意义的基因如何lasso筛选特征基因然后再进行cox多因素分析

但这种做法没有考虑到变量之间多重共线性的影响，有时候我们甚至会发现单因素和多因素Cox回归得到的风险比是矛盾的，这是变量之间多重共线性导致模型失真的结果。

YoungLeelight·2022-11-27 19:53

多元线性回归分析（Stata）

目录一、回归分析的介绍与分类二、多元线性回归模型的条件1.线性理解与内生性问题研究2.异方差问题3.多重共线性问题一、回归分析的介绍与分类回归分析的任务是：通过研究自变量X和因变量Y的关系，尝试去解释Y

linengcs·2022-11-27 11:22

spss clementine Twostep Cluster(两步聚类二阶聚类)

一、前提条件：1.变量之间不存在多重共线性；2.变量服从正态分布；二、原理：第一步，预聚类、准聚类过程：构建聚类特征树（CFT），分成很多子类。

anddyhua·2022-11-27 03:13

机器学习回归模型相关重要知识点总结

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

Imagination官方博客·2022-11-27 02:50

Lasso回归和岭回归

1X′y\beta=(X'X)^{-1}X'yβ=(X′X)−1X′y，可知，得到β\betaβ的前提是矩阵X′XX'XX′X可逆，但我们又有一个关于可使用线性回归模型的假设前提：多个自变量之间不存在多重共线性

周永吉·2022-11-25 23:36

岭回归与Lasso回归

岭回归与Lasso回归为什么引入岭回归传统的多元线性回归可能存在多重共线性，岭回归可以看作是传统多元线性回归的升级版，可以打破多重共线性的限制。

Logistic..·2022-11-25 23:05

pca主成分分析结果解释_主成分分析（PCA）在模型中的运用

(2)处理变量之间多重共线性的问题；(3)确定变量的权重，将多个变量组合成“一个”变量(这在计量经济学论文中常用到，在此不做介绍)。1.主成分在spss中的

weixin_39940770·2022-11-25 14:05

机器学习之降维（特征选择与特征提取）

为什么要降维：（1）数据的多重共线性导致解的空间不稳定，维度灾难，模型复杂，导致模型的泛化能力弱；（2）高维空间样本具有稀疏性，导致模型比较难找到数据特征；（3）过多的变量会妨碍模型查找规律

望百川归海·2022-11-25 10:44

机器学习-回归模型相关重要知识点

04什么是多重共线性，它如何影响模型性能？05异常值如何影响线性回归模型的性能？06什么是MSE和MAE有什么区别？07L1和L2正则化是什么，应该何时使用？08异方差是什么意思？

赵孝正·2022-11-25 08:20

【SVM分类】基于SPA特征支持向量机SVM实现光谱分类附matlab代码

针对有机污染物光谱数据多重共线性以及谱峰重叠干扰的问题,开展了基于连续投影算法(SPA)和支持向量机(SVM)的紫外-可见光光谱建筑物废弃材料判别方法研究。实验结果表明,SPA作为一种提取光

matlab科研助手·2022-11-24 01:14

【时间序列分析基础系列之二】自回归分布滞后模型

文章目录1分布滞后模型和自回归模型的关系1.1分布滞后模型1.2自回归模型1.3动态分布滞后模型（ADL模型）2缓解多重共线性的估计方法2.1第一类先验约束条件的解决方法2.1.1非线性最小二乘法(NLS

SOMBAM·2022-11-23 12:05

sklearn_Lasso与多项式回归_菜菜视频学习笔记

lasso与多项式回归1Lasso与多重共线性1.1Lasso强大的特征选择能力1.2选取最佳正则化参数2.非线性问题：多项式回归2.1使用分箱处理非线性问题2.2多项式回归PolynomialFeatures2.2.1

chenburong2021·2022-11-23 11:01

sklearn_岭回归与多重共线性_菜菜视频学习笔记

岭回归与多重共线性1.线性回归1.1导入需要的模块和库1.2导入数据，探索数据1.3分训练集和测试集1.4建模1.5探索建好的模型2.回归类模型的评估指标2.1损失函数2.2成功拟合信息量占比3.多重共线性

chenburong2021·2022-11-23 11:00

多重共线性详解

目录解释变量与自变量，被解释变量与因变量1、多重共线性的现象2、出现的原因3、判别标准4、检验方法5、多重共线性有什么影响6、多重共线性处理方法7、其他说明8、多重共线性识别-python代码8.1、vif

佐佑思维·2022-11-22 20:11

python 学习笔记——线性回归预测模型

线性回归预测模型一元线性回归一元线性回归图一元线性回归参数多元线性回归分类变量的处理回归模型的假设性检验模型的显著性检验——F检验回归系数的显著性检验——t检验回归模型的诊断正态性检验直方图法PP图与QQ图Shapiro检验和K-S检验多重共线性检验线性相关检验独立性检验方差齐性

仇邇·2022-11-22 00:34

python数据挖掘学习笔记——岭回归和lasso回归

python数据挖掘学习笔记岭回归可视化方法确定λ的值交叉验证法确定λ值模型的预测lasso回归可视化处理交叉验证法确定λ模型的预测众所周知，当数据具有较强的多重共线性的时候便无法使用普通的多元线性回归

仇邇·2022-11-22 00:34

（2）理解预测模型---回归模型

回归模型建模流程：初始分析：分析X、Y的分布【单变量：Y是否右偏、X和Y有无异常值】变量选择：观察X和Y之间的关系，保留显著的X并放入模型【检验X、Y是否显著】验证模型假设：X和Y的函数关系【看散点图】多重共线性和强影响点

north_fish420·2022-11-21 23:39

【05】机器学习算法——降维算法总结

降维算法0.必要性与对比（1）必要性及目的降维的必要性：多重共线性和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。高维空间本身具有稀疏性。

weixin_47082769·2022-11-21 18:50

浅谈共线性的产生以及解决方法(中篇——今生)

李未名001·2022-11-20 21:55

数据分析 | 岭回归与LASSO回归

但在实际应用中，可能会出现自变量个数多于样本量，或者自变量间存在多重共线性的情况，此时X′X=0X'X=0X′X=0，将无法再根据公式计算出回归系数的估计值β\betaβ.岭回归与LA

Ouroboroszzs·2022-11-20 13:03

【机器学习】岭回归和LASSO回归详解以及相关计算实例-加利福尼亚的房价数据集、红酒数据集

文章目录一,岭回归和LASSO回归1.1多重共线性1.2岭回归接手1.3线性回归的漏洞（线性系数的矛盾解释）1.4RidgeRegression1.5岭回归实例（加利福尼亚的房价数据集）1.6MSE1.7LASSO1.8Ridge

上进小菜猪·2022-11-20 13:05

如何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·2022-11-20 05:23

偏最小二乘回归

偏最小二乘回归考虑自变量有多个，因变量只有一个时候的回归，当自变量的多重相关性差的时候，可以直接使用最小二乘求解回归模型；考虑自变量有多个，因变量只有一个时候的回归，当自变量的多重共线性强的时候，可以对自变量做主成分分析

林晓明·2022-11-20 03:17

r语言pls分析_R语言中的偏最小二乘PLS回归算法

我们试图识别客户对各种产品的偏好，传统的回归是不够的，因为数据集的高度分量以及变量的多重共线性。PLS是处理这些有问题的数据集的强大而有效的方法。

weixin_39885803·2022-11-20 03:46

sklearn_逻辑回归制作评分卡_菜菜视频学习笔记

逻辑回归制作评分卡3.0前言逻辑回归与线性回归的关系消除特征间的多重共线性为什么使用逻辑回归处理金融领域数据正则化的选择特征选择的方法分箱的作用3.1导库3.2数据预处理3.2.1去重复值3.2.2填补缺失值

chenburong2021·2022-11-20 03:04

数学建模学习笔记（六）——多元线性回归分析

striveAgain丶·2022-11-19 09:18

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

serocs.cn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）。

Saisimonzs·2022-11-19 01:10

如何理解线性回归的多重共线性、岭回归和Lasso（案例：波士顿房价数据集）

前言：本文主要介绍多重共线性、岭回归和Lasso的概念、公式推导及sklearn应用，使用的数据集为波士顿房价数据集、加利福尼亚房价数据集。目录如何从行列式理解多重共线性？

好好学习的星熊·2022-11-16 10:18

matlab最小二乘弹性网络,最小二乘回归，岭回归，Lasso回归，弹性网络

例如，在没有实验设计的情况下收集到的数据，这种多重共线性(multicollinearity)的情况可能真的会出现。使用：fromsklearnimpo

临雅·2022-11-16 10:17

岭回归，LASSO回归与弹性网

这两种回归主要针对特征之间存在多重共线性或者特征数多于样本量的情况。

Leee_song·2022-11-16 10:46

【十问十答】回归模型知识点

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。

allein_STR·2022-11-12 15:36

HCIE-BigData之机器学习——逻辑回归算法知识点

4.对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题。缺点：1.当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好，容易欠拟合，一般准确度不太

送你一个车厘子·2022-11-05 01:36

机器学习基础总结

线性回归线性模型评估逻辑回归介绍优缺点应用探索性分析数据预处理无监督编码有监督编码重复值、缺失值、异常值处理重复值缺失值异常值数据归一化、标准化min-max（归一化）meannormalizationz-score（标准化）L1和L2范数数据分箱WOE与IV值多重共线性问题特征选取类别特征选取样

changreal·2022-10-20 22:37

spss分析方法-主成分分析

如果直接利用数据进行分析，不仅会使模型变得很复杂，而且会带来多重共线性等问题。主成分分析提供

Laoacai·2022-10-12 22:22

CUMCM 2021-B：乙醇偶合制备C4烯烃（多元线性回归分析）

）1.多元自变量的选定（1）乙醇转化率（2）C4烯烃选择性2.定量变量的描述性统计（Stata）3.异方差检验（1）散点图检验（2）BP检验（怀特检验的特例）（3）怀特检验（使用范围广，优先考虑）4.多重共线性检验

Destiny坠明·2022-09-29 14:56

数学建模 --- 多元线性回归扰动项满足的条件

扰动项球形扰动项异方差出现的问题解决异方差的Stata画图检验异方差的假设检验BP检验怀特检验---推荐BP检验与怀特检验区别异方差问题的解决OLS+稳健的标准误进行回归多重共线性检测处理方法逐步回归分析

星码·2022-09-25 17:23

R语言：岭回归分析选择变量

我们在回归分析的时候，古典模型中有一个基本的假定就是自变量之间是不相关的，但是如果我们在拟合出来的回归模型出现了自变量之间高度相关的话，可能对结果又产生影响，我们称这个问题为多重共线性，多重共线性又分为两种

Mrrunsen·2022-09-07 09:58

多元线性回归分析详细介绍

多元线性回归分析回归分析定义回归的使命回归分析的分类数据的分类数据的收集线性回归对于线性的理解回归系数的解释核心解释变量和控制变量四类模型回归系数的解释特殊的自变量：虚拟变量X含有交互项的自变量回归实例题目Stata解决第一步：数据的描述性统计第二步：回归分析——第一问第三步：标准化回归系数——第二问异方差-多重共线性与逐步回归扰动项异方差检验异方差假设检验

Uncle Tan_·2022-08-29 07:35

数学建模：预测模型——多元回归分析 SPSS实现

线性回归（因变量为连续变量）、logistic回归（因变量为分类变量）、柏松回归（因变量为计数变量）；这三种回归模型中自变量则可以是任意类型的变量；有的自变量对因变量的影响不是很大，且自变量之间可能存在多重共线性

Luweir23·2022-08-20 12:15

回归问题的评价指标和重要知识点总结

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。2

·2022-07-07 10:14

机器学习sklearn-线性回归

目录基本原理linear_model.LinearRegression多重共线性岭回归linear_model.Ridge选择最佳正则化系数LassoLasso的核心作用：特征选择选择最佳正则参数基本原理表达式损失函数这个损失函数实在计算我们的真实标签和预测值之间的距离

kongqing23·2022-06-22 07:25

python计算方差膨胀因子_VIF方法（方差膨胀因子）因子独立性检验全流程解读...

但还有一个显著的因素，就是选取因子之间可能存在高度的多重共线性，导致模型对股票价格与市场的解释能力存在很大偏误。为了在筛选因子之初就避免陷入这样的误区。

weixin_39793098·2022-06-19 07:05

python计算方差膨胀因子_可决系数R^2和方差膨胀因子VIF

但还有一个显著的因素，就是选取特征之间之间可能存在高度的多重共线性，导致模型对测试集预测能力不佳。为了在筛选特征之初就避免陷入这样的误区。

weixin_39611308·2022-06-19 07:35

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