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回归模型的变量筛选与预测
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
sas
点估计
区间估计
变量筛选
Lasso
MATLAB经典代码实现---LASSO和Elastic net
作为正则化约束或者变量稀疏筛选相关领域的经典分析方法 最小绝对收缩和选择方法 Least Absolute Shrinkage and Selection Operator LASSO 和弹性网络 Elastic net 已被广泛应用到各行
Lasso
Elastic net
范数
MATLAB
正则化
Ridge和Lasso回归
上周看了看回归方面的知识 顺便复 xue 习一下Ridge 岭回归 和Lasso回归 套索回归 瞅到了一篇英文博客讲得不错 翻译一下 本文翻译自 Ridge and Lasso Regression 本文是一篇Josh Starmer关于
机器学习
回归
Lasso
Ridge
正则化