Como você escolhe o melhor modelo de regressão múltipla?

2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Última modificação: 2023-12-16 00:22

Ao escolher um modelo linear, estes são fatores a serem considerados:

1. Apenas compare modelos lineares para o mesmo conjunto de dados.
2. Encontre um modelo com um R2 ajustado alto.
3. Certifique-se de modelo tem resíduos igualmente distribuídos em torno de zero.
4. Certifique-se de que os erros deste modelo estão dentro de uma pequena largura de banda.

Portanto, quando você deve usar a regressão múltipla?

Regressão múltipla é uma extensão do simples regressão linear . É usado quando nós quer para prever o valor de uma variável com base no valor de duas ou mais outras variáveis. A variável nós quer para predizer é chamado de variável dependente (ou, às vezes, o resultado, alvo ou variável de critério).

Posteriormente, a questão é: como faço para escolher um modelo? Como escolher um modelo de aprendizado de máquina - algumas diretrizes

1. Coletar dados.
2. Verifique se há anomalias, dados ausentes e limpe os dados.
3. Realize análises estatísticas e visualização inicial.
4. Construa modelos.
5. Verifique a precisão.
6. Apresente os resultados.

Simplesmente então, quais são os diferentes tipos de modelos de regressão?

Tipos de regressão

• Regressão linear. É a forma mais simples de regressão.
• Regressão polinomial. É uma técnica para ajustar uma equação não linear tomando funções polinomiais de variável independente.
• Regressão Logística.
• Regressão de quantis.
• Ridge Regression.
• Regressão Lasso.
• Regressão da rede elástica.
• Regressão de componentes principais (PCR)

Quantas variáveis independentes podem ser usadas na regressão múltipla?

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