皮尔逊残差 | Pearson residual

本文探讨了统计学中的Pearson残差概念及其产生背景,适合统计学基础较弱的读者进行学习。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

参考:Pearson Residuals

这些概念到底是写什么?怎么产生的?

统计学功力太弱了!

 

转载于:https://www.cnblogs.com/leezx/p/8808603.html

### 回归模型预测销量的完整流程 #### 数据预处理阶段 数据预处理是构建回归模型的重要环节之一。在这个过程中,可以通过降维技术减少特征维度来提高计算效率和降低过拟合风险。如果采用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA),则能够将原始高维空间映射到低维子空间,在保留大部分信息的同时简化问题复杂度[^1]。而皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient, PCC)可用于衡量不同变量之间的线性关系强度,从而筛选出与目标变量高度相关的特征。 #### 特征工程选择 在实际应用中,并不是所有的场景都需要复杂的特征变换或者降维操作。有时候简单的标准化/归一化就足够满足需求。因此这里存在三种可能的选择路径:利用PCA做降维;基于PCC挑选重要特性;亦或是不做任何额外加工直接输入原始数据集给后续建模部分。 #### 模型训练过程 针对销售量这样的连续数值型输出任务,常见的几种机器学习算法包括但不限于逻辑回归(Logistic Regression Model),支持向量机(Support Vector Machine)以及极端梯度提升(XGBoost)等都可以作为候选方案来进行尝试对比效果优劣情况: - **Logistic Regression (LRModel)**: 尽管名字里带有“logistic”,但它实际上适用于解决分类问题而非我们当前讨论的内容—即预测具体数量级上的商品销售额这种典型的回归类题目; - **Support Vector Machines (SVMs)**: SVM最初设计用来完成二元区分工作,不过借助核技巧也可以扩展至多类别识别甚至于非结构化资料领域比如图像文字等等形式的数据挖掘项目当中去实现功能转换成为适合我们的要求的形式; - **Extreme Gradient Boosting Trees (Xgboost)**: XGBoost是一种高效的集成树方法,它通过对多个弱决策树进行加权组合形成强预测器,特别擅长处理大规模稀疏数据并且具有良好的泛化能力。 为了找到最适合特定业务环境的最佳配置参数集合,可以运用Scikit-Learn库里的GridSearchCV工具执行自动化调参作业。该模块允许指定一系列待测试选项列表及其对应范围界限值,之后按照交叉验证原则逐一评估每种可能性下的综合得分表现直至得出全局最优解为止。 #### 性能评价指标-R² Score 当完成了上述所有准备工作以后便进入到最终成果检验环节了。在这里推荐使用决定系数(R-squared value,R² score) 来量化所建立起来的关系式解释因变量变化的能力大小程度。其基本含义是指由自变数引起的依变数变异占总变异的比例有多大比例被此直线方程式所描述出来。理想状况下希望看到接近于1的结果表明绝大部分波动都能很好地被捕捉再现下来。 另外还可以绘制残差图(residual plot), 它显示的是观测点相对于估计值得偏差分布形态。正常情况下这些差异应该随机散布在整个坐标平面上没有任何明显规律可循才说明选用的方法较为恰当有效果显著。 ```python from sklearn.metrics import r2_score import matplotlib.pyplot as plt # 假设y_true为真实标签,y_pred为我们模型产生的预测结果 r2 = r2_score(y_true, y_pred) plt.scatter(range(len(y_true)), y_true - y_pred) plt.axhline(0, color='red', linestyle='--') plt.title('Residual Plot') plt.show() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值