《回归分析续》课件

PPT,a clickto unlimitedpossibilities汇报人PPT010203040506PartOnePartTwo回归分析是一种统回归分析的目的是回归分析可以分为线性回归是最常见通过建立数学模型，计方法，用于研究线性回归和非线性的回归分析方法，预测或解释一个或变量之间的关系回归用于研究因变量与多个因变量与一个自变量之间的线性或多个自变量之间关系的关系线性回归研究变量之间的关系，如y=ax+b非线性回归研究非线性关系，如y=ax^2+bx+c多元回归研究多个自变量与因变量之间的关系逻辑回归研究因变量为二分类或多分类的回归问题生存回归研究因变量为生存时间的回归问题泊松回归研究因变量为计数数据的回归问题确定因变量和自收集数据建立回归模型估计回归系数检验回归模型的预测和评估变量假设PartThree预测股票价格预测客户流失率预测房价通过预测销售额通通过分析公司财通过分析客户行分析房屋面积、过分析产品销量、务数据、市场环为、消费习惯等地理位置等因素，市场环境等因素，境等因素，预测因素，预测客户预测房价股票价格预测销售额流失率信用评分预测客户信用风疾病诊断预测疾病发生概险，评估信用等级率，辅助医生诊断营销策略预测客户购买行股票市场预测股票价格走势，辅助投资决策为，制定营销策略预测房价通过多元回归分预测销售额通过多元回归析，预测房价走势分析，预测企业销售额预测股票价格通过多元回预测客户流失率通过多元归分析，预测股票价格走势回归分析，预测客户流失率PartFour线性回归模型y=ax+b实例预测房价数据集房屋面积、房间数量、地理位置等模型训练使用线性回归算法进行训练预测结果预测房价，评估模型效果问题背景预测信用卡违数据集包含客户基本信模型构建使用逻辑回归约风险息、信用记录、消费习惯模型，预测客户违约概率等模型评估使用ROC曲应用根据模型预测结果，线、AUC值等指标评估调整银行信贷策略，降低模型性能违约风险l实例背景研究影响房价的因素l变量选择包括地理位置、房屋面积、房屋年龄等l模型构建使用多元线性回归模型l结果分析地理位置和房屋面积对房价影响较大，房屋年龄影响较小PartFive优点简单易缺点对非线优点可以处缺点对异常懂，易于实现，性关系不敏感，理多维数据，值敏感，需要适合处理线性容易过拟合，适用于大规模处理数据异常关系需要选择合适数据值的模型优点模型简单，易于理解和实现优点可以处理分类问题，适合于二分类或多分类问题缺点对于非线性问题，效果不佳缺点对于高维数据，容易过拟合优点可以同时考虑多个自变量对因变量的影响，提高预测准确性缺点模型复杂，难以解释和验证优点可以处理非线性关系，提高预测效果缺点容易产生多重共线性问题，影响模型稳定性Part Six清洗数据去除异常值、缺失值等，保证数据的准确性和完整性特征选择选择与目标变量相关的特征，提高模型的预测能力特征工程对特征进行转换、编码等操作，提高模型的泛化能力数据划分将数据划分为训练集和测试集，保证模型的泛化能力相关性选择与目标变量高度相多样性选择具有不同性质的特关的特征征，避免特征间的高度相关性添加标题添加标题添加标题添加标题重要性选择对目标变量影响较稳定性选择稳定性较高的特征，大的特征避免过拟合问题添加标题过拟合处理方法增加样本量、减少特征数量、使用正则化、交叉验证等添加标题欠拟合处理方法增加特征数量、使用非线性模型、调整模型参数等过拟合与欠拟合的判断通过训练集和测试集的误差来判断，如果训练集误差小，测添加标题试集误差大，则为过拟合；如果训练集误差大，测试集误差也大，则为欠拟合过拟合与欠拟合的预防在模型选择和参数调整时，要注意避免过拟合和欠拟合的发添加标题生，可以通过交叉验证等方式来选择合适的模型和参数预测误差均方误差、均方模型稳定性交叉验证、根误差Bootstrap拟合优度R平方值、调整模型解释性变量重要性、R平方值模型系数汇报人PPT。