热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代一文带你快速了解机器学习中的多元线性回归到底是什么？
一文带你快速了解机器学习中的多元线性回归到底是什么？
2020-07-24
收藏

线性回归我们都很熟悉了，是有监督学习中最为简单的一种回归方式，小编今天就进一步跟大家分享一下多元线性回归。

一、什么是多元线性回归

在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。实际上，一种现象往往是与多个因素相联系的，相比于只用一个自变量进行预测或估计，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量更为有效，更符合实际。因此通常情况下，多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

二、多元线性回归模型结构

多元线性回归的模型形式为：


如果对y和x进行了x次观测，得到n组观察值yi,x1i,…,xki(i=1.2.…,n),他们满足一下关系式：

模型参数的检验

在正态假定下，如果X是列满秩的，则普通线性回归模型的参数最小二乘估计为：

于是y的估计值为：

(2)回归系数的显著性检验

三、多元线性回归优缺点分析

1.优点：快速;无调节参数;容易解释。

2.缺点：假设特征和响应之间存在确定的线性关系，线性回归模型并不能很好的对这种数据建模。因此，与其他复杂模型相比，其预测准确率不是很高。

以上就是小编今天跟大家分享的多元线性回归的一些内容了，希望对大家机器学习有所帮助。


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

线性回归 有监督 特征 数据建模 有监督学习 最小二乘 机器学习 统计分析

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇如何简单通俗的理解交叉熵损失函数？
下一篇朴素贝叶斯算法的优缺点是什么？如何实现？
数据分析师考试动态
CDA报考指南
数据分析学习
数据分析师资讯
更多

CDA教育闭环

常见问题

关于我们

CDA数据分析师公众号

  • CDA数据分析师公众号

CDA考试中心小程序

  • CDA考试中心服务号

CDA数据分析师App下载

  • CDA数据分析师App下载
Copyright © 2015-2021, www.cda.cn All Rights Reserved. CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司) 版权所有 京ICP备11001960号-9 京公网安备 11010802034615号 经营许可证编号：京B2-20210330
联系电话：13321103290 (微信同号)

OK
客服在线
立即咨询
客服在线
立即咨询