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24784431Lasso回歸線性回歸用最適直線(回歸線)去建立因變量Y和一種或多個自變量X之間的關(guān)系。a為截距，b為回歸線的斜率，e簡樸線性回歸與多元線性回歸的差別在于：多元線性回歸有多個(>1)我們普通用決定系數(shù)(R方)重點自變量與因變量之間必須要有線性關(guān)系多重共線性、自有關(guān)和異方差邏輯回歸是用來找到事件成功或事件失敗的概率。當我們的因變量是二分類重點在分類問題y=a+b*重點強于最小二乘法?！酥攸cl2正則LASSOLasso(leastAbsoluteShrinkageandSelectionLasso回歸和嶺回歸不同的是，Lasso回歸在處罰方程中用的是絕對值，0.重點l1ElasticNet為處罰項。當許多變量是有關(guān)的時候，Elastic-net是有用的。Lasso普通會隨Elastic-net則會選在兩個。LassoElastic-Net會繼承重點數(shù)、R方、調(diào)節(jié)R方、最小信息原則、BIC和誤差準則。另一種是Mallow‘s
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