Subset Selection

白话解释:https://www.geeksforgeeks.org/feature-subset-selection-process/

貌似有一种比较常见的方法,称为多元逐步回归有3种筛选自变量的方法

(1)向前法:n个因变量情况,慢慢增加因变量到方程中,计算各个因变量对y的影响,若无影响则删除,迭代执行。

(2)向后法:和前向法相反,也即是说一开始把所有因变量加到方程里慢慢删。

(3)逐步法(本次分享):逐步法结合向前法和向后法的优点,在向前引入每一个新自变量之后都要重新对已代入的自变量进行计算,以检验其有无继续保留在方程中的价值,并以此为依据进行自变量的引入和剔除交替进行,直到没有新的变量可以引入或剔除为止,此法较为准确。

相关推荐
哥布林学者1 分钟前
深度学习进阶(十) RoI Align
机器学习·ai
爱凤的小光32 分钟前
OpenCV4机器学习算法原理与代码---个人学习篇
opencv·机器学习
刘 大 望36 分钟前
RAG相关技术介绍及Spring AI中使用--第三期
java·人工智能·后端·spring·机器学习·ai·aigc
Mr数据杨38 分钟前
成人收入预测建模与信用评估应用
大数据·人工智能·机器学习·数据分析·kaggle
大江东去浪淘尽千古风流人物44 分钟前
【cuVSLAM】项目解析:一套偏工程实战的 GPU 紧耦合视觉惯性 SLAM
数据库·人工智能·python·机器学习·oracle
Mr数据杨2 小时前
结构化表格分类建模与业务预测落地路径
人工智能·机器学习·分类·数据挖掘·数据分析·kaggle
生信研究猿2 小时前
#P4475.第2题-终端款型聚类识别
机器学习·数据挖掘·聚类
FluxMelodySun2 小时前
机器学习(三十四) 概率图模型-马尔可夫随机场与条件随机场
人工智能·机器学习
L-影3 小时前
下篇:核函数、软间隔和它的“江湖地位”——SVM的三种形态
人工智能·机器学习·支持向量机
reset20213 小时前
支持向量机(SVM)原理与应用
人工智能·机器学习·支持向量机