多重共线性

Stata: 拉索回归和岭回归 (Ridge, Lasso) 简介

文章目录连享会现场班精品课程……1.Ridge回归2.Lasso回归3.演示数据集Stata相关命令相关链接关于我们联系我们往期精彩推文「不显著」是很多跑回归的人的痛处，但有时不显著并非是故事本身的原因，而是多重共线性导致的
arlionn·2019-01-03 08:59

多元线性回归

方差齐性:保证方差的均匀性残差正太性：残差服从正太分布多重共线性：假设个解释变量之间没有多重共线性逐步回归：不一定每一个变量与反应变量的相关性都十分高，当变量太多时，可以使用逐步回归来筛选变量。
王之何·2018-12-09 18:49

Logistic模型及其Scikit-learn实现

当变量之间存在多重共线性的，逻辑回归模型非常容易过拟合，此时用最小二乘估计的回归系数将会变得不准确，可采用岭回归和主成分回归来消除多重共线的参数。  
殉道者之花火·2018-11-08 08:10

数据分析岗-机器学习相关知识

1.解释共线性我们进行回归分析需要了解每个自变量对因变量的单纯效应，多重共线性就是说自变量间存在某种函数关系，如果你的两个自变量间（X1和X2）存在函数关系，那么X1改变一个单位时，X2也会相应地改变，
Jean_V·2018-11-04 15:20

数据分析岗-机器学习相关知识

1.解释共线性我们进行回归分析需要了解每个自变量对因变量的单纯效应，多重共线性就是说自变量间存在某种函数关系，如果你的两个自变量间（X1和X2）存在函数关系，那么X1改变一个单位时，X2也会相应地改变，
Jean_V·2018-11-04 15:20

机器学习笔试面试超详细总结（四）

电影推荐系统是以下哪些的应用实例153、决策树是否可以用来聚类——可以154、什么方法最适合于在n维空间做异常点检测155、逻辑回归和多元回归分析的不同156、k折交叉验证中k的选择157、回归模型存在多重共线性
呆呆的猫·2018-11-02 22:27

岭回归与lasso回归

2.消除多重共线性造成的行列式趋近于0，从而引起的大系数问题。选参遵循原则如下：（1）在岭回归中设计矩阵X已经中心化和标准化了，这样可以直接比较标准化岭
gaoqian_1237·2018-09-27 19:26

关于线性回归假设

的标准正态分布B基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布C在违背基本假设时,普通最小二乘法估计量不再是最佳线性无偏估计量D在违背基本假设时,模型不再可以估计E可以用DW检验残差是否存在序列相关性F多重共线性会使得参数估计值方差减小一元线性回归的基本假设有
jiangjiane·2018-08-26 17:19

机器学习的100道练习题

61-70Q66.如果回归模型中存在多重共线性（multicollinearity），应该如何解决这一问题而不丢失太多信息（多选）？
JH_Zhai·2018-08-25 01:26

传统机器学习优缺点

回归的优缺点优点：容易实现，且易于解释（输出结果为概率）计算速度快，内存占用少lr的输出类型是一个与样本相关概率列表，我们任意设定阈值，从而得到我们想要的分类结果；LR对数据中的小噪音的鲁棒性很好，并且轻微的多重共线性不会对其结果产生特别的影响
时光_机·2018-08-12 04:33

机器学习笔记之-数据共线性的问题

在将数据放入到模型中进行训练时，经常需要检验各维度之间的可能存在的多重共线性的问题，本文将着重讲解将如何识别和解决多重共线性的问题~多重共线性：其是指模型中的自变量之间存在较强的线性关系，多重共线性的存在不仅会导致模型的过拟合
数据小白的进阶之路·2018-08-08 15:06

[DataAnalysis]多元线性回归深入浅出-案例+模型假设+参数估计方法+模型评判方法+变量选择+多重共线性问题

一、案例介绍1、目的：利用上市公司当年的公开财务指标预测来年盈利情况最重要的投资人决策依据。2、数据来源：随机抽取深市和沪市2002和2003年的500个上市公司样本预测来年的净资产收益率。3、解释变量包括：资产周转率、当年净资产收益率、债务资本比率、市盈率、应收账款/主营业务收入、主营业务利润、存货/资产总计（反映公司存货状况）、对数资产总计（反映公司规模）二、描述性分析1、各个标量的均值、最小
TOMOCAT·2018-07-23 20:43

面试问题------降采样，PCA，LDA

一、降维的必要性二、降采样三、PCA和LDALDAPCA一、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。
sakura小樱·2018-07-17 20:25

岭回归，Lasso——变量选择技术

解决多重共线性和变量选择的两种方法——岭回归（L2范数）&Lasso（L1范数）。
大羚羊·2018-07-07 20:22

stata常用小命令(持续更新中)

【1】读入数据一种方式inputxy1425.536.247.758.5end【2】直接导入csv格式数据insheetusingname.csv,clear【3】多重共线性regyx1x2x3vif【
松柏林stata·2018-06-23 03:31

LR,SVM，RF的区别是什么？

LR的优缺点：1.适合需要得到一个分类概率的场景2.实现效率较高3.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；4.逻辑回归广泛的应用于工业问题上逻辑回归的缺点：1.当特征空间很大时
Beyond_2016·2018-04-19 21:33

使用R语言进行回归诊断

选择线性模型是否合适是否存在异常样本回归分析的结果是否对某些样本依赖过重，也就是回归模型是否具有稳定性自变量之间是否存在高度相关，即是否存在多重共线性下面我们通过一个小例子来大体认识一下回归诊断的重要性
Gavin姓陈·2018-04-07 10:02

算法面试---深度学习机器学习面试问题准备（进阶）

3、多重共线性多重共线性是指当两个特征的相关性很大的时候，会对参数模型造成非常大的影响。可以用
Dean0Winchester·2018-04-04 22:54

ways to avoid overfitting

最小，y-预测的y然后确定了之后再确定第二列变量我们想要选的，同样使得argmin直到我们的SSEn-SSEn-1<某个阈值方法二：RidgeRegression岭回归通过收缩参数λ（lambda）解决多重共线性问题
gyDBD·2018-04-01 04:27

Ridge回归与Lasso回归——含python代码

  线性回归分析对数据噪声特别敏感，当样本矩阵XX存在多重共线性或者样本数没有远大于特征维度时，XTXXTX是不可逆的或接近不可逆的；此时利用线性回归公式求得的参数θθ很容易过拟合。
ZesenChen·2018-03-17 10:53

讲讲共线性问题

作者：JSong，时间：2017.12.18，公众号：JSong老师多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。
weixin_30407613·2017-12-18 22:00

多重共线性、异方差和自相关性

1.多重共线性多重共线性是解释变量存在线性关系或者近似的线性关系，多重共线性影响的模型一般为底层是线性的模型，例如：回归、SVM等如果变量间不存在多重共线性，则变量系数组成的矩阵应该是满秩的，且变量间不存在共线性不代表变量间不存在非线性关系产生变量相关性的原因有很多
enhengz·2017-12-17 16:25

脊回归（ridge regression）

多重共线性在介绍脊回归之前时，先了解一下多重共线性。
麻瓜智能·2017-12-02 15:13

脊回归（Ridge Regression）详解

details/51578787在《线性回归（LinearRegression）》中提到过，当使用最小二乘法计算线性回归模型参数的时候，如果数据集合矩阵（也叫做设计矩阵(designmatrix)）X，存在多重共线性
denghe1122·2017-11-15 16:08

【系列】主成分分析（3）案例（R语言）

这里的分析任务是完成房屋价值预测的多元回归分析，但不考虑数据集中的多重共线性将会使得回归非常不稳定，预测值较小的变化则会导致结果极大的变化。此时正是主成分分析发挥作用的时候。
秋小鱼Sandy·2017-10-15 20:52

面试笔试整理4：机器学习面试问题准备（进阶）

3、多重共线性多重共线性是指当两个特征的相关性很大的时候，会对参数模型造成非常大的影响。可以用
我愛大泡泡·2017-09-07 00:00

岭回归、LASSO与elastic net

beta)$，残差平方和RSS为：$$(y-X\beta)^T(y-X\beta)$$用最小二乘法的回归的计算公式如下：$$\hat{\beta}=(X^TX)^{-1}X^Ty$$那么问题来了，1）多重共线性
OverTheMoon·2017-08-29 15:29

回归的正则化模型：岭回归和Lasso回归（套索回归）

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52974495回归可能存在的问题多重共线性（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
-柚子皮-·2017-07-25 19:44

多元线性回归 ——模型、估计、检验与预测

模型假设传统多元线性回归模型最重要的假设的原理为：1.自变量和因变量之间存在多元线性关系，因变量y能够被x1,x2….x{k}完全地线性解释；2.不能被解释的部分则为纯粹的无法观测到的误差其它假设主要为：1.模型线性，设定正确；2.无多重共线性
Pinthon35·2017-06-19 09:50

R语言线性回归诊断

).误差项是否满足独立性，等方差性与正态(2).选择线性模型是否合适(3).是否存在异常样本(4).回归分析是否对某个样本的依赖过重，也就是模型是否具有稳定性(5).自变量之间是否存在高度相关，是否有多重共线性现象存在通过了
Jack_丁明·2017-06-02 11:36

多重共线性的解决方法之——岭回归与LASSO

本文介绍两种方法能够判断如何对具有多重共线性的模型进行变量
张博208·2017-05-19 12:30

利用R语言做深圳参数分析

library(openxlsx)readFilePath2就表明存在多重共线性，所以这儿是存在的。但是与前面的多元回归结果有什么影响，本小白就搞
只是不在意·2017-02-19 22:43

回归，岭回归。LASSO回归

如果X存在线性相关的话，XTX没有逆：1.出现多重共线性2.当n
IT界的小小小学生·2016-12-27 10:08

多重共线性与虚拟变量

什么是多重共线性直接解答：2个或2个以上变量存在相关性。
Clifnich·2016-12-20 08:04

回归分析的基本步骤与自相关性

一个回归分析的步骤：1.用scatxy查看散点图2.使用适当的模型进行回归分析ls，估计出参数3.统计检验，包括拟合优度检验和模型显著性检验4.时间序列数据要做自相关性分析，横截面数据做异方差性检验4.检查是否有多重共线性
Clifnich·2016-12-14 11:42

回归分析中的多重共线性问题

最近做回归分析，出现了相关系数与回归方程系数符号相反的问题，经过研究，确认是多重共线性问题并探索了解决方法。在此将多重共线性的相关知识整理如下。
Distrlili·2016-12-10 10:22

脊回归（Ridge Regression）

time:2016-06-19在《线性回归（LinearRegression）》中提到过，当使用最小二乘法计算线性回归模型参数的时候，如果数据集合矩阵（也叫做设计矩阵(designmatrix)）X，存在多重共线性
Duanxx·2016-06-03 14:19

脊回归（Ridge Regression）

time:2016-06-19在《线性回归（LinearRegression）》中提到过，当使用最小二乘法计算线性回归模型参数的时候，如果数据集合矩阵（也叫做设计矩阵(designmatrix)）X，存在多重共线性
daunxx·2016-06-03 14:00

R回归诊断广义线性模型非线性模型

是否存在多重共线性？
余音丶未散·2016-06-03 09:26

线性回归算法总结

困难：①选定变量（多元）；②避免多重共线性；③观察拟合方程，避免过度拟合；④检验模型的合理性。
努力是一种幸运·2016-05-21 16:34

从统计看机器学习(二) 多重共线性的一些思考

从一个生活中的现象说起：我们在装机时，不会安装一款以上的解压软件，也不希望被莫名其妙地安装额外的管家。与此相反，我们会安装多款播放器。那么，这是为什么呢？当然，也可以思考这样一个问题，好评的软件那么多，硬盘又足够大，为什么不都装上？看到第二个问题，思路似乎清晰了。很简单，解压软件、管家的功能大同小异，且都免费，甚至不需要考虑到底用哪个，似乎只要有那么一个就好了。但是，播放器有单机、网络之分。即使均
three_bird·2016-05-07 10:00

主成分分析PCA

华夏35度DataMining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。
MAGANG255·2016-04-20 19:00

从统计看机器学习(二) 多重共线性的一些思考

从一个生活中的现象说起：我们在装机时，不会安装一款以上的解压软件，也不希望被莫名其妙地安装额外的管家。与此相反，我们会安装多款播放器。那么，这是为什么呢？当然，也可以思考这样一个问题，好评的软件那么多，硬盘又足够大，为什么不都装上？看到第二个问题，思路似乎清晰了。很简单，解压软件、管家的功能大同小异，且都免费，甚至不需要考虑到底用哪个，似乎只要有那么一个就好了。但是，播放器有单机、网络之分。即使均
Y.J.Zhang·2016-04-09 19:00

机器学习：线性回归的基本假设

B.基本假设包括随机干扰下是均值为0的同方差正态分布C.在违背基本假设时,普通最小二乘法估计量不再是最佳线性无偏估计量D.在违背基本假设时,模型不再可以估计E.可以用DW检验残差是否存在序列相关性F.多重共线性会使得参数估计值方差减小正确答案
ztf312·2016-03-15 16:00

机器学习之路——多重共线性

1.什么是多重共线性？自变量与自变量之间的相关性。2.多重共线性对回归模型的影响？我们可能得出单个参数没有一个是显著不同于零的结论。如果存在高度多重共线性，，最小二乘估计可能与被估参数的符号完全相反。
u014318111·2016-03-03 21:30

文本挖掘之降维之特征抽取之主成分分析（PCA）

PCA（主成分分析）作用：1、减少变量的的个数2、降低变量之间的相关性，从而降低多重共线性。
u011955252·2016-03-02 10:00

文本挖掘之降维技术之特征选择

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。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有0.02%。
u011955252·2016-02-29 16:00

数据挖掘总结之多重共线性与过拟合

多重共线性：一个变量可以由其他变量求出，例如，学生的总成绩可以由各科成绩求出。①度量多重共线性严重程度的一个重要指标是矩阵的条件数，可以由函数kappa()求出。
qq_16365849·2016-02-04 16:00

机器学习笔记_回归_4: 最小二乘的改进(1)

局部加权回归岭回归(ridgeregression)RR（稀疏矩阵）针对多重共线性|XTX|≈0:β^=(XTX+kI)−1XTyk:岭参数=>得到β参数的估计族有偏估计岭迹：参数k在（0，+∞），则β
mijian1207mijian·2015-11-22 11:00

关于数据挖掘中“多重共线性”的确定方法（有图有真相）

回归分析是数据挖掘中最基本的方法，其中基于普通最小二乘法的多元线性回归要求模型中的特征数据不能存在有多重共线性，否则模型的可信度将大打折扣。
baimafujinji·2015-11-12 15:00
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