我在做数据拟合。我需要一个表面。我用了两种方法。
1)双变量多项式回归。(线性/ OSL)和2)二次模型a_x^2+b_x+c。
我的问题是，我可以使用二次模型ax^2+bx+c进行非线性回归使用levenberg。因为我已经实现了
浏览 1提问于2017-04-13得票数 0
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我有两个特性，比如F1和F2，它们之间的相关性约为0.9。
当我构建我的模型时，我首先考虑了所有要进入回归模型的特性。一旦我有了我的模型，我就在我的模型上运行Lasso回归，希望这将解决这些特性之间的任何问题。然而，拉索回归保持了F1和F2在我的模型。
两个问题：
( i)如果F1和F2高度相关，但Lasso回归仍然保持着两者的相关性，这意味着什么？这是否意味着正规化在某些情况下不起作用？
如何调整我的模型或拉索回归模型，以踢出我的模型中的F1或F2？(我正在使用，并设置了惩罚= 'l1‘或’elasticnet‘，尝试了很大或非常小的C值，尝试了’lib线性‘或'saga’求
浏览 0提问于2020-02-08得票数 2
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线性回归模型
、、
我是机器学习的新手，我想学的第一个概念是线性回归。我读过，要应用线性回归，我需要使用线性模型。从这个假设出发，我知道这是一个简单的线性回归模型：
y = w0 + w1x
线性回归的定义是，因变量y应该是参数w的线性组合(但对于自变量x则不一定相同)。
所以我们可以说，这也是一个线性回归模型：
y = w0 + w1x1 + w2(x2)^2
在这种情况下，我应该说这是一个线性回归模型，因为对于定义来说，w0、w1和w2在表达式中仍然是线性的。即使存在自变量x2的二次项。
现在，我有个问题。如下所示的模型：
y = w1 x1 + w2 x2 + w3 x3 + w4 x1x2 + w5 (
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
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当输入和输出变量之间存在线性关系时，使用线性回归。这种线性关系是否意味着对变量或参数没有幂？在m的理解中，线性是指相对于参数(无幂)的线性。如果错了，请纠正我。基本上，我在看本教程时有点困惑：https://www.gaussianwaves.com/2013/03/how-to-estimate-unknown-parameters-using-ordinary-least-squares-ols/
这里用线性回归来拟合直线，但如果函数是三次或更高次多项式(对变量的幂)，我们还可以使用线性回归吗？在拟合高阶多项式时，我们用正则线性回归来惩罚高阶称变量。基于这些困惑，有谁能帮助澄清以下几点呢？
浏览 0提问于2019-10-28得票数 0
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我正试图为一个任务构建一个xgboost回归器或一个catboost回归器。我有一个可行的线性回归模型。我也为这项任务训练了一个xgboost回归模型，但它比线性回归模型更糟糕。我想知道是否有一种方法将线性回归权值(模型参数)作为初始参数集传递给xgboost (或catboost)模型，以确保性能增益？
例如，如果w0*x0 + w1*x1 + w2*x2 + w3*x3 = y是线性回归模型，那么有什么方法可以告诉xgboost从相同的方程开始(并且在训练时变得更好)？
浏览 0提问于2019-12-18得票数 0
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我的任务是为一个预测问题(输入参数有数字和分类变量的组合)建立一个多元线性回归模型。 如果我使用人工神经网络(ANN)来构建一个进行预测的模型，这是多元线性回归模型还是深度学习模型？如果我可以使用ann来构建多元线性回归模型，我会感到困惑。
浏览 47提问于2019-01-24得票数 0
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人们应该如何决定使用线性回归模型还是非线性回归模型？
我的目标是预测Y。
对于简单的x和y数据集，我可以很容易地通过绘制散点图来决定应该使用哪种回归模型。
在x1，x2，.，xn和y等多变量的情况下.我如何决定必须使用哪一种回归模型？也就是说，如何决定采用简单的线性模型或非线性模型，如二次型、三次型等。
是否有任何技术、统计方法或图解来推断和决定必须使用哪一种回归模型？请给我建议。
浏览 4提问于2015-02-06得票数 3
我是机器学习的初学者，我研究过模型的预测变量之间的共线性是一个很大的问题，因为它会导致不可预测的模型行为和一个很大的错误。但是，是否有一些模型(比如GLM)与经典的线性回归不同，可能是“好的”共线性模型？传统的线性回归假设其自变量之间没有相关性。
之所以会出现这个问题，是因为我做了一个项目：“如果输入特性是相互关联的，那么最好使用广义线性模型，因为它们的性能要比线性回归好。”
有人能解释一下吗？
浏览 0提问于2020-06-20得票数 2
我搜索了这个问题，得到的答案是一个一般的回归模型，而不是一个单变量的线性回归模型。如果你增加变量的数量，你可以拟合一条曲线，而不是线到数据点，这些数据点应该在一条线上，但是如果我的模型只是一条直线，拟合100个样本呢？
一个简单的y= mX +c模型。
这种型号有可能过火吗？
浏览 0提问于2023-04-26得票数 0
在学习特征选择模块中找到了用于特征选择的F_regression技术。我无法理解它所使用的原则。给出的描述是-
单变量线性回归检验
快速线性模型，用于测试单个回归器的效果，对许多回归者来说是顺序的。这分三个步骤完成：
1.兴趣回归和数据回归为正交wrt常量回归。2.计算了数据与回归元之间的相互关系。它被转换成F分数，然后转换成p值.
我无法理解这一点，请有人用门外汉的术语来解释这一点。
浏览 2提问于2016-06-10得票数 2
我的理解是：
在回归树中:每片叶子的目标值计算为训练期间到达该叶的实例的目标值的平均值。
在模型树中:每个叶的值是一个线性函数，它使用特征的子集，通过对在训练期间到达该叶的实例执行线性回归来确定。
是科学工具中的tree.DecisionTreeRegressor -学习回归树还是模型树
浏览 11提问于2014-06-02得票数 2
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我刚开始学习机器，现在这真的让我很困扰。
假设我们可以使用两个以上的特征变量来训练一个多元线性回归模型，我们怎么能想象模型的几何形状呢？
让我详细说明一下。
对于具有特征变量和响应变量的线性回归模型，给出了一个线性回归方程(y = mx + c)和一个含有2个预测变量的多元线性回归模型，得到了平面(a(x-x1)+ b(y-y1) +c (z-z1) = 0)的方程。
既然我们是人类，作为一个外行人，我们无法想象像物理学家那样的更高的维度，我们怎么能在4个或更多的维度中想象这个模型呢？
浏览 0提问于2020-08-27得票数 2
8回答
我对机器学习和神经网络很陌生。我知道如何建立一个非线性分类模型，但我目前的问题有一个连续的输出。我一直在寻找关于神经网络回归的信息，但我所遇到的只是关于线性回归的信息--没有关于非线性情况的信息。这很奇怪，因为为什么会有人用神经网络来解决简单的线性回归呢？这不就像用核弹杀死苍蝇吗？
所以我的问题是:是什么使神经网络非线性？(隐藏层？非线性激活函数？)或者我对“线性”这个词有一个完全错误的理解--线性回归神经网络能够准确地建模出比y=aX+b更复杂的数据集吗？“线性”一词是否与“逻辑”相反？
(我计划使用TensorFlow，但TensorFlow线性模型教程以二进制分类问题为例，因此这对我也没
浏览 12提问于2016-12-20得票数 37
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Azure ML如何在训练线性回归模型期间处理分类列？线性回归模型采用连续值。然而，即使我没有更改这些分类列中的任何内容，Azure ML也没有错误地训练线性和逻辑回归。所以我想知道Azure ML是如何在幕后处理分类列的。谢谢!
浏览 1提问于2015-10-31得票数 1
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对不起，我知道这是一个非常基本的问题，但由于我仍然是机器学习的初学者，确定什么模型最适合我的问题仍然让我困惑，最近我使用了线性回归模型(导致r2_score如此之低)，一个用户提到我可以根据我的数据曲线使用某些模型，当我看到另一个编码器使用随机森林回归时(导致r2_score比线性回归模型好30% )，我不知道他/她怎么知道更好的模型，因为他/她没有提到它。我的意思是，在我读到的大多数网站中，他们将数据推到他们认为最适合问题的一些模型中(例如:对于回归问题，模型可以使用线性回归或随机森林回归)，但在一些网站中，有些人说，我们首先需要绘制数据，这样我们才能准确地预测哪个模型最适合。我真的不知道
浏览 36提问于2020-01-12得票数 0
我一直在测试样本核支持向量机的回归问题，我想知道如何获得模型的方程。
例如，如果机器是使用多项式核(次数= 1)创建的，那么如何获得此模型的线方程(mx + b)。在SupportVectorMachine类中有什么方法可以得到模型方程吗？或者，是否有任何方法可以从机器创建后获得的变量计算方程的参数。
提前谢谢。
浏览 0提问于2017-01-19得票数 1
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一些预编程模型在其回归输出(如lm())中自动删除R中的线性因变量。使用bife包，这似乎是不可能的。如第5页中的包描述所述：
如果bife不收敛，这通常是一个或多个回归者与固定效应之间线性依赖的标志。在这种情况下，您应该仔细检查您的模型规范。
现在，假设手头的问题涉及到许多回归，而我们不能充分检查每个回归输出--我们必须假设某种关于回归者的经验法则。哪些替代方案可以或多或少地自动删除线性相关回归器并实现适当的模型规范？
我将代码设置为下面的示例：
#sample coding
x=10*rnorm(40)
z=100*rnorm(40)
df1=data.frame(a=rep(
浏览 2提问于2020-11-11得票数 5
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我想加载一个我以前训练过的模型，然后用新的训练数据更新这个模型。但我发现这个任务很难完成。
我从那里学到
实现weka.classifiers.UpdateableClassifier接口的分类器可以递增地接受训练。
然而，我训练的回归模型使用的是weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron分类器，它没有实现UpdateableClassifier。
然后我检查了Weka API，结果发现没有回归分类器实现了UpdateableClassifier.。
如何在Weka中训练回归模型，然后在加载模型后用新的训练数据对模型进行更新？
浏览 3提问于2013-11-22得票数 1
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我为机器学习创建了我的样本数据，只是为了检查分类和回归模型是如何工作的。
我的示例数据有50行，列为Memory、CPU、Responsetime。我使用公式Responsetime生成了Memory*2 + CPU*0.7。
现在，当我利用这些数据用不同的算法(如DecisionTree、RandomForest、SVM、NaiveBayes、SGD、LogisticRegression )生成分类模型时，我从模型中得到kappa和相关系数(model.coef_)，并在决策树、随机森林的情况下获得特征重要性。
Memory和CPU返回的系数值与我用来生成这些响应时间值的公式不太接近。在这种
浏览 3提问于2017-05-16得票数 0
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对于与分类和回归问题相关的术语，我面临一些困惑。使用MLP和Perceptron模型。这些建议如下：
1)当数据线性不可分时，我们使用MLP。在这里，什么是b“数据”--是响应还是输入特性是线性不可分割的？
2)如果它是线性不可分的，那么它是否意味着从输入到输出的映射函数总是非线性的？因此，我们更喜欢MLP或最新的新模式，如深度学习？
3)线性回归在线性不可分离数据中失效，或者线性回归对不可分离数据有效，但如果函数映射是非线性的，则线性回归失败？
浏览 0提问于2019-10-08得票数 2
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回归模型中的变量选择
、、、、
我建立了价格预测数据模型，使用多元线性回归，岭，拉索和弹性网络回归，最初我有215个变量。在创建模型之后，我运行了python代码来检查最终模型中使用了多少变量，这是python代码，用于检测岭回归中变量的数量，
print("Ridge Regression Selected " + str(sum(coef_ridge != 0)) + " Variables and Neglected " + str(sum(coef_ridge == 0)) + " Variables")
这是我拿出来的
岭回归选择209个变量和忽略6个变量
以上代码
浏览 0提问于2020-01-25得票数 0
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我正在使用"“数据集，比较线性回归、岭和套索的系数。
我首先进行训练/测试拆分，然后标准化数据，然后训练三个模型并比较系数。对于大多数训练/测试拆分随机种子，三个模型的系数在相同的尺度上，我可以比较它们。但是对于一些随机的种子，一些线性回归的系数“爆炸”，从大约10^4-10^5的值跳到大约10^18。
这只发生在线性回归模型中的几个系数上，脊线和套索的系数不受影响。
我不确定为什么会发生这种情况，有什么建议或建议吗？
浏览 0提问于2020-09-23得票数 1
我想问一个关于多参数线性回归模型的问题。问题如下:我们现在有100家公司的数据，对于每一家公司，我都有三个季度的参数A，B，C，D的数据。(我们可以称之为A1，A2，A3，B1，B2，B3..etc)我们假设A和BCD之间存在某种关系(我们还不知道，需要找到)，现在我们需要预测第四季的A，即A4……
我的方法是用普通的最小二乘公式计算关系，并以A4=x1*B4+x2*C4+x3*D4的形式得到最终的公式。我通过简单地对B，C，D进行线性回归得到B4，C4，D4，但问题是我用这种方式得到的A4比仅仅对A进行线性回归更糟糕。
有人能告诉我这个问题的更好的解决方案吗？谢谢
浏览 2提问于2017-08-27得票数 0
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我们得到了用于线性回归的以下数据集数据集 1：https://github.com/Iron-Maiden-19/regression/blob/master/shel2x.csv，我们拟合这个线性回归模型-模型A modelA <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8,data=shel2x) 这很好，但我们遇到了以下问题，我不确定如何解决以下问题-拟合模型B，并将其与modelA进行比较，这里是modelB： Y = β0 + β1X1+ β2X2+ β3X2^2 + β4X4+ β5X6 +ε 所以我知道beta值代表了第一个
浏览 14提问于2020-04-29得票数 0
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求多元非线性回归模型的方程？
、、、、
关于非线性和多变量回归，我使用的是R或Matlab。在有一个只有两个变量的回归的情况下，我简单地画出了关于X的图Y，并寻找模型的方程，它最符合点云的分布。
但是，在Y与多个独立变量(在我的例子中是12个变量X_1, X_2,...,X_{12})相连的情况下。我怎样才能定义回归模型的方程？
浏览 0提问于2018-08-01得票数 1
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我需要使用knime进行回归分析。我是一个python用户，我也知道knime，但不是很深入！我通常使用python中的statsmodel进行回归分析和处理统计模型。
但是，为了将回归问题作为机器学习问题来解决，我使用sklearn回归模型。python中的每一个包都有它自己的好处，在你的任务中加深了它的好处，还有不同的输出视图，这对于以正确的方式解决问题非常重要。我的问题是，knime是否提供了统计模型的特殊软件包？如果我计划进行回归分析，推荐使用哪些节点？
非常感谢您的帮助
浏览 21提问于2021-05-04得票数 0
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我对机器学习中的回归模型有一个问题，我想知道我的方法是否正确。
我已经建立了回归模型，并用我的数据对其进行了训练，但我的模型预测的值总是比实际值高1.5倍。
我理解这是我的模型的习惯，考虑一下，因为它总是被预测1.5次。
在考虑了实际情况后，我将预测值除以1.5倍。比方说，我的模型预测在某些情况下是100，我计算了100/1.5，结果大约是66.6。
实际上，66.6不是预测值，我操纵了它。
这种操作对于回归是可接受的吗？我能把这个66.6提供给我的客户吗？
浏览 14提问于2017-07-18得票数 0
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在Logistic回归中，我们从数据集的培训中学到了什么？与线性回归一样，在训练集的帮助下，我们能够生成一条最佳拟合线(y= mx+c)，其中m和c来自于训练我们的数据集。同样地，一旦我们训练了我们的logistic回归模型，模型会学到什么，然后用来预测特定输入的类呢？
浏览 0提问于2019-08-31得票数 0
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我有一个大约150个样本的数据集，其中每个样本有11个输入和3个输出。我试图建立一个完整的回归模型来接受11个要训练的输入来预测3个输出，问题是样本如此之少，训练一个完整的模型几乎是不可能的。出于这个原因，我正在尝试使用pythons sklearn中的回归，例如线性回归。根据我所能发现的，大多数回归模型要么支持一个输入来预测一个输出(在回归完成之后)，要么支持多个输入来预测一个输出。 问:是否有任何类型的回归支持许多输入来预测许多输出。或者任何可能更适合我的需求的回归类型。 谢谢你的帮助！
浏览 12提问于2021-09-21得票数 0
Logistic回归应该只在线性可分的数据上才能很好地工作。正如我们在对图中看到的，数据点有很大的重叠。logistic回归模型比决策树法、KNN法、随机森林法(适用于重叠数据的方法)具有更好的精度。即使交叉验证得分较高，我的logistic回归模型。
📷
浏览 0提问于2021-09-26得票数 4
1回答
我用R-Studio。我运行了这个线性回归模型：
gn<- lm(NA.~ I(PC^0.25) + I(((PI)^2)),data=DSET)
然后，我使用以下命令添加了模型的前11个元素：
newgn<-update(gn,subset=-c(1:11))
我想看看控制台的前11个元素，这些元素都是从模型中剔除的。
浏览 1提问于2014-01-22得票数 0
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为什么重复输入是不好的？
、、、、
我试图用一个回归模型来预测一个基于几个连续值输入的产值。
我不确定哪种方法适合于缩放/转换用于回归的输入数据。让我们假装它是未标记的数据。
我最天真的方法是多次添加每个输入：
输入
日志(输入)
平方吨(输入)
然后，让回归模型担心如何找到每个输入(如果有的话)的显着性。
使用这种方法的风险是什么？
浏览 0提问于2017-07-21得票数 5
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基本上，我已经收集了一些零售网站的数据，我想知道这是否是一个回归问题:如果我有关于RRP这样的鞋子的网站数据，它们是什么品牌，它们是什么颜色，它们是什么尺寸，我整理这些数据来建立一个模型，围绕这样一个模型，我可以给模型已知的变量，关于一双新鞋(品牌，尺寸颜色)，以确定可能的RRP，根据我已经知道的所有变量和RRP，我应该使用ANOVA还是回归。我的回归理由是，这似乎是一个经典的问题，因为价格是一个连续变量。但我不确定要怎么做，我看到的很多回归例子都是用连续变量作为预测变量和结果变量，也许方差分析更好？
浏览 0提问于2020-09-02得票数 1
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我想使用线性回归模型，但我想使用普通最小二乘法，我认为这是一种线性回归。我使用的软件是SPSS。它只有线性回归、偏最小二乘和两阶段最小二乘。我不知道哪一个是普通最小二乘(OLS)。
浏览 4提问于2009-11-22得票数 9
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我有一个信号，并希望使用回归模型来预测当前请求的数量。目前，我正在使用OLS回归模型来预测y。但是预测误差非常高，因为我的信号有很多变化(起伏)，如下所示。
我注意到我的模型大多数时候高估了y(请求数)，特别是当要预测的点之前有很大的y值时。如下图中的黄色和红色圆圈所示。
因此，我不确定是否有一个健壮的回归模型来适应这个问题，我的数据集中有很多变化。另外，有没有办法通过调整窗口大小来分割出这些大值，使其不包括这些值？
你能建议一下吗？
浏览 2提问于2018-11-16得票数 2
让我们假设您运行线性回归。
线性回归过程中的模型方程和应用模型过程中的预测图最终出现在不同的结果窗口中。
是否可以使用线性回归模型方程注释应用模型图(显示数据和线性回归拟合/预测)？(就像Excel那样嗡嗡作响！)
如果是这样的话，是怎么做的？
浏览 3提问于2013-06-21得票数 0
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我有一个包含连续变量和分类变量的数据集。最后，我想建立一个logistic回归模型来计算响应二分变量的概率。
将对数线性模型应用于模型中的分类变量以测试它们的交互作用，然后使用指定的交互作用作为logistic模型中的预测值，这是可接受的吗，甚至是一个好主意？
R中的示例：
df中的列: CategoricalA、CategoricalB、CategoricalC、CategoricalD、CategoricalE、ContinuousA、ContinuousB、ResponseA
library(MASS)
#Isolate categorical variables in new dat
浏览 2提问于2015-02-21得票数 0
1回答
我有一个关于机器学习的分类和回归问题。第一个问题，以下数据集
我们可以说，数据集是线性可分的吗？为了将线性模型应用于类化，此数据集不需要对输入空间进行转换，还是无法对此数据集进行转换？我的回答是否定的，但我不确定第二个，我不确定对数据集是否可能进行转换。
关于回归问题的第二个问题:给出以下数据集f:r -> R
我们可以说:回归的线性模型可以用来学习与这个数据集相关的函数吗？给定这个数据集，不可能确定线性模型的最优拥塞？
我正在读汤姆米切尔机器学习，模式识别和机器学习主教的书，但我仍然很难给出正确的答案。提前谢谢。
浏览 0提问于2014-12-11得票数 0
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我正在构建一个典型的线性多元回归，只是其中一个变量，而不是一个简单的数据点，是一个依赖于其他变量的函数。因此，例如，我的回归可能看起来是：
y1=c1*x1+c2*x2+c3*x3+c4*f(x3)
F本身包含系数a，b，c，d
这个特殊函数的形式是f(x)=a /(1+e^(-c(X)
基本上，我研究的目的是找出a、b、c和d的哪个值导致x4的最高值，并希望得到最好的模型。
我在R方面非常缺乏经验，但我的导师告诉我，他认为这将是最好的计划来完成这类事情。有人对从哪里开始这个问题有什么建议吗？
浏览 2提问于2015-07-15得票数 0
1回答
我有一个数据集，我使用Sklearn决策树回归机器学习包为预测目的建立一个模型。随后，我试图利用scipy.optimize包来解决基于给定约束的最小解。但是，我不确定是否可以将决策树模型作为优化问题的目标函数。在这种情况下，应该采取什么办法呢？我曾经尝试过线性回归模型，比如LarsCV，它们工作得很好。但是在线性回归模型中，基本上可以从模型中提取系数和截获点。
浏览 1提问于2019-02-22得票数 7
如何为具有80个数据点和回归模型的9个特性的数据集选择体系结构？
在Desarhnais 数据集上工作，以“Working”作为目标变量。
一个只有一个隐藏层的简单神经网络是否足够了，因为数据不是很大或太复杂吗？考虑使用ReLU作为激活函数，因为它是一种线性回归模型，但不确定如何选择隐层中的神经元数目。
任何建议和建议都是有帮助的。
浏览 0提问于2022-11-24得票数 0
我正在使用绝地求生的数据，并为同样的开发一个线性回归模型！现在我的原始数据集中有三个特征:骑行距离、游泳距离、步行距离。我结合了这三个新的功能:距离覆盖，这是上述三个特征之和。当我把它放在线性回归模型中时，当我使用这三个特征和第四个特征时，我得到的分数比只用这三个特征或者仅仅使用第四个特征要好。我已经读过，在开发模型时，特性之间的相关性不应该存在。但是，当所有具有相关性的特征(其中4个)被用来建立模型时，模型有一个较好的平方(R-平方)。为什么会发生这种事？
浏览 0提问于2019-01-27得票数 1
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我曾尝试使用Math.NET C# Fit.Line函数，目的是根据一些数据找到线性回归模型。用回归方法得到的结果是正确的，但在对数尺度上看起来不是很好。我在对数尺度上工作，我的问题是，如何才能得到对数尺度上的直线型模型？ 我的例子如下： double[] xdata = new double[] { 10, 20, 30 };
double[] ydata = new double[] { 15, 20, 25 };
Tuple<double, double> p = Fit.Line(xdata, ydata);
double a = p.Item1;
double b =
浏览 34提问于2019-09-12得票数 0
1回答
python指定线性回归的权重
、、、、
我有一些线性回归模型，由于潜在的原因，需要具有用户定义的集合回归的权重。是否有可能获得基于用户定义权重的OLS摘要，而不是它自己找到的线性回归权重？
浏览 2提问于2018-07-31得票数 1
正如标题中所说的，平稳性和低自相关性是一般/线性回归模型的前提吗？也就是说，如果一个时间序列是非平稳的或者具有很大的自相关性，那么用线性模型和深度学习等回归模型来预测会更容易还是更难呢？
浏览 0提问于2019-12-11得票数 4
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1回答
python的scikit-learn有适用于稀疏数据的回归模型吗？
我四处搜寻，发现“稀疏线性回归”模块，但它似乎过时了。(我想，它太老了，当时叫'scikits-learn‘。)
浏览 0提问于2015-04-06得票数 6
我用3个不同的模型对64个变量进行了多元线性回归：
对所有64个变量进行多元线性回归
使用随机森林进行特征选择，然后对所选特征进行多元线性回归。
逐步线性回归
我实现了相同的调整R平方值对所有三个模型，但不同的重要变量。我该怎么理解呢？我该选哪一种型号？
会感谢您的任何建议！谢谢!
浏览 0提问于2019-06-10得票数 0
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