回归方法（多元线性回归方法）

本篇文章给大家谈谈回归方法，以及多元线性回归方法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、数据分析师必须掌握的7种回归分析方法
• 2、回归方法到底是什么？
• 3、常见的回归分析方法有哪些？

数据分析师必须掌握的7种回归分析方法

1、线性回归

线性回归是数据分析法中最为人熟知的建模技术之一。它一般是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种数据分析法中，由于变量是连续的，因此自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。

线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多银埋搏个自变量(X)之间建立一种关系。

2、逻辑回归

逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。当因变量的类型属于二元(1 /0，真/假，是/否)变量时，我们就应该使用逻辑回归.

逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。它可以处理各种类型的关系，因为它对预测的相对风险指数OR使用了一个非线性的log转换。

为了避免过拟合和欠拟合，我们应该包括所有重要的变量。有一个很好的方法来确保这种情况，就是使用逐步筛选方法来估计逻辑回归。它需要大的样本量，因为在样本数量较少的情况下，极大似然估计的效果比普通的最小二乘法差。

3、多项式回归

对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。你需要经常画出关系图来查看拟合锋祥情况，并且专注于保证拟合合理，既没有过拟合又没有欠拟合。下面是一个图例，可以帮助理解：

明显地向两端寻找曲线点，看看这些形状和趋势是否有意义。更高次的多项式最后可能产生怪异的推断结果。

4、逐步回归

在处理多个自变量时，我们可以使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。

这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。

5、岭回归

岭回归分析是一种用于存在多重共线性(自变量高度相关)数据的技术。在多重共线性情况下，尽管最小二乘法(OLS)对每个变量很公平，但它们的差异很大，使得液漏观测值偏移并远离真实值。岭回归通过给回归估计上增加一个偏差度，来降低标准误差。

除常数项以外，这种回归的假设与最小二乘回归类似;它收缩了相关系数的值，但没有达到零，这表明它没有特征选择功能，这是一个正则化方法，并且使用的是L2正则化。

6、套索回归

它类似于岭回归。除常数项以外，这种回归的假设与最小二乘回归类似;它收缩系数接近零(等于零)，确实有助于特征选择;这是一个正则化方法，使用的是L1正则化;如果预测的一组变量是高度相关的，Lasso 会选出其中一个变量并且将其它的收缩为零。

7、回归

ElasticNet是Lasso和Ridge回归技术的混合体。它使用L1来训练并且L2优先作为正则化矩阵。当有多个相关的特征时，ElasticNet是很有用的。Lasso会随机挑选他们其中的一个，而ElasticNet则会选择两个。Lasso和Ridge之间的实际的优点是，它允许ElasticNet继承循环状态下Ridge的一些稳定性。

通常在高度相关变量的情况下，它会产生群体效应;选择变量的数目没有限制;并且可以承受双重收缩。

关于数据分析师必须掌握的7种回归分析方法，青藤小编就和您分享到这里了，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的职业前景及就业内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

[img]

回归方法到底是什么？

回归方程是统计学中用来描述因变量和自变量之间关系的方程式。它一般表示为：

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε

其中：

Y 是因变量，表示我们尺察要预测的结果。

X1, X2, ..., Xk 是自变量，表示影响因变量的因素。

β0, β1, β2, ..., βk 是回归系数，表示因变量与自变量之间的关陵备茄系。

ε 是误差项，表示不能被解释的随机误差。

对于回归系数的显著性，我们通常使用t检验和p值来评估。如果p值小于某个显著性水平（例如0.05），我们就可以认为这个回归系数是显著的。否则，我们就可以认为它不显著。

回归系数的经济含义就是因变量与自变量之间的关系。例如，如果回归系数 β1 是显著的，那么我们可以说：一个单位的滚羡变化（例如1）在 X1 自变量上，会引起 β1 在 Y 因变量上的变化。因此，我们可以利用回归方程来预测 Y 因变量的值，并通过回归系数来了解不同因素对因变量的影响程度。

常见的回归分析方法有哪些？

1/6分步阅读

1.线性回归方法：通常因变量和一个（或者多个）自变量之间拟合出来是一条直线（回归线），通常可以用一个普遍的公式来表示：Y（因变量）运慎陵=a*X（自变量）+b+c，其旁戚中b表示截距，a表示直线的斜率，c是误差项。如下图所示。



2/6

2.逻辑回归方法：通常是用来计算“一个事件成功或者失败”的概率，此时的因变量一般是属于二元型的（1 或0，真或假，有或无等）变量。以样本极大似然估计值来选取参数，而不采用最小化平方和误差来选择参数，所以通常要用log等对数函数去拟合。如下图。



3/6

3.多项式回归方法：通常指自变孝贺量的指数存在超过1的项，这时候最佳拟合的结果不再是一条直线而是一条曲线。比如：抛物线拟合函数Y=a+b*X^2，如下图所示。



4/6

4.岭回归方法：通常用于自变量数据具有高度相关性的拟合中，这种回归方法可以在原来的偏差基础上再增加一个偏差度来减小总体的标准偏差。如下图是其收缩参数的最小误差公式。



5/6

5.套索回归方法：通常也是用来二次修正回归系数的大小，能够减小参量变化程度以提高线性回归模型的精度。如下图是其惩罚函数，注意这里的惩罚函数用的是绝对值，而不是绝对值的平方。



6/6

6.ElasticNet回归方法：是Lasso和Ridge回归方法的融合体，使用L1来训练，使用L2优先作为正则化矩阵。当相关的特征有很多个时，ElasticNet不同于Lasso，会选择两个。如下图是其常用的理论公式。



关于回归方法和多元线性回归方法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。