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
kishu_iOS&AI5 分钟前
机器学习 —— 线性回归(实例)
人工智能·python·机器学习·线性回归
人工智能培训41 分钟前
多模态AI模型融合难?核心问题与解决思路
人工智能·机器学习·prompt·agent·智能体
沃恩智慧1 小时前
顶刊热门选题!PINN+LSTM,预测精度大幅提升!!
深度学习·机器学习·lstm
我不是小upper1 小时前
相关≠因果!机器学习中皮尔逊相关检验的完整流程
人工智能·算法·机器学习
深蓝轨迹1 小时前
#Python零基础机器学习入门教程
人工智能·python·机器学习
枫叶林FYL1 小时前
【自然语言处理 NLP】7.2.2.3 隐私泄露评估(Privacy Leakage via Memorization)
人工智能·深度学习·机器学习
龙侠九重天1 小时前
OpenClaw 多 Agent 隔离机制:工作空间、状态与绑定路由
人工智能·机器学习·ai·agent·openclaw
龙腾AI白云1 小时前
多模态AI模型融合难?核心问题与解决思路
机器学习·自然语言处理·virtualenv·tornado·dash
colus_SEU2 小时前
SVM 面试题总结
算法·机器学习·支持向量机
Omics Pro2 小时前
马普所:生命蛋白质宇宙聚类
数据库·人工智能·算法·机器学习·数据挖掘·aigc·聚类