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
chinesegf4 小时前
文本嵌入模型的比较(一)
人工智能·算法·机器学习
HyperAI超神经5 小时前
加州大学构建基于全连接神经网络的片上光谱仪,在芯片级尺寸上实现8纳米的光谱分辨率
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·ai编程
救救孩子把7 小时前
64-机器学习与大模型开发数学教程-5-11 本章总结与习题
人工智能·机器学习
救救孩子把7 小时前
55-机器学习与大模型开发数学教程-5-2 梯度下降法(GD)与随机梯度下降(SGD)
人工智能·机器学习
有Li7 小时前
学习通过皮层发育连续性迁移实现全生命周期脑解剖对应/文献速递-基于人工智能的医学影像技术
人工智能·深度学习·机器学习
szcsun59 小时前
机器学习(一)
人工智能·机器学习
sonadorje9 小时前
矩阵的“内积”和“乘法”
人工智能·机器学习·矩阵
源于花海10 小时前
迁移学习的第三类方法:子空间学习(2)——流形学习
人工智能·机器学习·迁移学习·流形学习·子空间学习
李昊哲小课14 小时前
机器学习核心概念与经典算法全解析
人工智能·算法·机器学习·scikit-learn
勇气要爆发14 小时前
【AI扫盲】大模型(LLM)原理详解:从 DeepSeek 到 GPT-5 全面解析 (2026最新版)
人工智能·gpt·机器学习·llm·微调·多模态·预训练