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logistic回归模型—基于R
logistic回归模型—基于R 数据理解和准备 * 一. 对缺失值的处理 二.虚拟变量的赋值 三.箱线图 四.相关性分析 训练集与测试集的划分 模型构建与评价 * 一.logistic回归模型 二....
环境混合物总体效应：加权分位数和回归（WQS）
1 WQS原理 加权分位数和(Weighted Quantile Sum, WQS)回归是一种在环境暴露中常见的高维数据集的多元回归的统计模型。该模型允许通过有监督的方式构建一个加权指数，以评估环境暴...
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。事实上，回归中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导致回归系数不显著，甚至造成...
R 计算均方差MSE(mean squared error)
本文介绍MSE(均方差)，并使用两种R方法实现。 判定预测模型的准确度的常用方法是均方差MSE( mean squared error)。计算公示为： MSE = (1/n) * Σ...
python数据相关性绘图-散点图正态分布图回归图等及鸢尾花数据集可视化（附Python代码）
背景描述 数据分析中离不开对数据的相关性分析，并且需要把这些相关性进行可视化（绘图），以方便人们对各种特征属性之间呈现出来的相关性有更直接、清晰的感知和理解，提升数据的价值和数据挖掘的效益。本文以"鸢...
基于Lasso回归的实证分析（Python实现代码）
基于Lasso回归的实证分析 一、背景 随着信息化时代的到来，对如证券市场交易数据、多媒体图形图像视频数据、航天航空采集数据、生物特征数据等数据维度远大于样本量个数的高维数据分析逐渐占据重要地位。而在...
目标检测中边框回归的直观理解 bbox regression
目录 1 摘要 2 算法要解决的问题 3 从结果推原因，算法的实现思路 3.1 最直接的实现 3.2 合理性讨论 4 CNN的尺度不变性的影响 4.1 log函数的非线性问题 5 线性模型的损失函数 ...
通过R语言实现平稳时间序列的建模–基础（ARMA模型）
目录 1. 建模流程 2. 序列平稳性检验和纯随机性检验 2.1 图检验 2.2 单位根检验 3. 模型选择 4. 参数估计 5. 模型检验 5.1 模型显著性检验 5.2 参数显著性检验 6. ...
【sklearn使用】sklearn中调用R2（回归问题评价指标）的3种方式
写在前面： 因为我在使用sklearn的过程中，看了很多其他人的实战代码，调用R2的方式都不同，所以给我搞得有点糊涂，不过我看了菜菜的sklearn课程以后，感觉清晰了一点，所以整理了这篇笔记。 1....