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机器学习——线性回归

机器学习——线性回归
回归建模的主要流程:1、描述性统计:对数据有个概览2、异常缺失值处理3、多重共线性检验:kappa(cor(),exact=TRUE)4、相关性分析:筛选自变量5、参数计算方法:最小二乘法,岭回归6、检验:拟合度检验:R^2模型显著性检验:F检验的P-value参数检验:T检验的P-value残差正太性检验:shapiro.test残差……继续阅读 »

GA小站 4年前 (2016-08-09) 4071浏览 0评论0个赞