Kaedah untuk mengenal pasti parameter utama dalam model regresi berbilang

Regression berbilang ialah kaedah yang memanjangkan model regresi linear dan digunakan untuk meramal sistem dengan berbilang pembolehubah bebas. Ia boleh mencipta model regresi yang mengandungi pembolehubah bersandar tunggal dan berbilang pembolehubah tidak bersandar. Dalam model regresi berbilang, pengaruh parameter pada keputusan adalah penting. Oleh itu, kaedah untuk menentukan parameter mana yang paling penting dalam model regresi berganda adalah penting. Terdapat beberapa cara untuk menentukan parameter yang paling penting dalam model regresi berganda. Satu cara untuk melakukan ini ialah dengan mengira ujian hipotesis untuk parameter individu, seperti statistik-t atau nilai-p. Nilai-p yang lebih kecil atau statistik-t yang lebih besar menunjukkan bahawa parameter mempunyai kesan yang lebih besar pada kuasa ramalan model. Pendekatan lain ialah menggunakan teknik pemilihan pembolehubah seperti regresi berperingkat atau regresi rabung. Kaedah ini boleh membantu menentukan parameter yang paling penting kepada kuasa ramalan model, dengan memilih pembolehubah bebas dengan kuasa ramalan yang paling besar Satu cara untuk menentukan parameter yang paling penting ialah mengira ralat piawai setiap pekali. Ralat standard mewakili keyakinan model dalam setiap pekali, dengan nilai yang lebih besar menunjukkan model kurang yakin tentang parameter tersebut. Kita boleh menilai secara intuitif dengan memerhatikan korelasi antara ralat dan istilah Jika korelasi antara ralat dan istilah adalah tinggi, ini bermakna istilah tersebut mempunyai kesan yang kurang pada pemadanan model dan set data. Oleh itu, ralat standard boleh membantu kami menilai parameter dalam model yang mempunyai kesan yang lebih besar pada keputusan.

Selepas anda mengira ralat piawai untuk setiap pekali, anda boleh menggunakan keputusan untuk menentukan pekali tertinggi dan terendah. Nilai tinggi menunjukkan bahawa istilah ini mempunyai kesan yang kurang pada nilai yang diramalkan, jadi ia boleh dinilai sebagai yang paling tidak penting untuk dikekalkan. Anda kemudian boleh memilih untuk mengalih keluar beberapa istilah dalam model untuk mengurangkan nombor dalam persamaan tanpa mengurangkan dengan ketara kuasa ramalan model.

Pendekatan lain ialah menggunakan teknik regularisasi untuk memperhalusi persamaan regresi berganda. Prinsip regularisasi adalah untuk menambah istilah baru pada pengiraan ralat, yang berkaitan dengan bilangan istilah dalam persamaan regresi. Menambah lebih banyak istilah membawa kepada ralat regularisasi yang lebih tinggi, manakala mengurangkan istilah membawa kepada ralat regularization yang lebih rendah. Di samping itu, tempoh penalti dalam persamaan regularisasi boleh ditambah atau dikurangkan mengikut keperluan. Menaikkan penalti membawa kepada ralat regularization yang lebih tinggi, manakala menurunkan penalti membawa kepada ralat regularization yang lebih rendah. Pendekatan ini boleh membantu menala persamaan regresi untuk meningkatkan prestasinya.

Dengan menambah istilah regularisasi pada persamaan ralat, meminimumkan ralat bukan sahaja bermakna mengurangkan ralat dalam model, tetapi juga mengurangkan bilangan istilah dalam persamaan. Ini mungkin menyebabkan model yang sesuai dengan data latihan kurang baik, tetapi juga secara semula jadi akan mengurangkan bilangan istilah dalam persamaan. Meningkatkan nilai tempoh penalti bagi ralat penyelarasan memberikan lebih tekanan pada model, menyebabkan ia mempunyai istilah yang lebih sedikit.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah untuk mengenal pasti parameter utama dalam model regresi berbilang. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!