建立完回归模型后，还需要验证咱们建立的模型是否合适，换句话说，就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系，这个验证标准一般就选用拟合优度。拟合优度是指回归方程对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是判定系数R^2。R^2的值越接近1，说明回归方程对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归方程对观测值的拟合程度越差。回到文章开头的拟合优度公式：R^2 = 1 - RSS/TSS 。
暂无评论
多元线性回归分析预测多元线性回归分析预测法概述多元线性回归的计算模型多元线性回归模型的检验多元线性回归分析预测法案例分析
拥有一定的数据分析基础后，我们可以使用python中的linear_regression.ipynb对数据进行线性回归分析。通过对数据的拟合，可以更好地了解变量之间的相关性，预测未来的趋势或结果。在分
本资料为多元线性回归的重要参考资料，学习中具有参考价值
数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加
关于线性回归与非线性回归解释较为清晰明了的PPT与代码，非常适合小白入门，以及作为面试的准备，有助于快速提升机器学习基础算法
机器学习中的线性学习方法，资料整理搜集来自网络。
Machine Learning Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly
本文将详细介绍线性回归的原理及实现方法，通过一个简单的案例演示如何使用Python实现线性回归算法。线性回归是一种常见的机器学习算法，适用于大多数数据集。在本文中，我们将重点讲解线性回归的概念、工作原
回归链模型代码包含数据模型由 7 个小线性回归模型组成
线性回归 在python中实现线性回归模型
暂无评论