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回归模型的变量筛选与预测

2023-11-10

                                                               我眼中的回归变量筛选

       变量筛选是回归建模过程关键的一步，由于变量间的相关性，必然会导致不同的筛选方法得到不同的模型。

       在所有变量筛选方法中，向前法、向后法以及逐步回归法的使用频率较高，因为这类方法操作简单、运算速度快，非常实用，这种方法选出的变量 在入模后模型比较接近最优。

       然而经向前法、向后法与逐步回归法筛选出的变量构建的模型并不是最优模型，若想构建最优模型，可以通过构建每个X的组合去获取最优变量组合，即全子集法。但全子集法因运算速度等限制，会有使用上的局限性，一般全子集法只会用在小量样本和少变量的情况。

       还有其他方法可以和回归结合达到筛选变量的目的，例如Lasso算法

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变量筛选

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