自定义函数求回归系数和判定系数拟合度

jiabiao1602 2023-01-12 22:28:38

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机器学习模型评估：决定系数R²（R-squared）

回归：确定两种或两种以上变量间互相依赖的定量关系的一种统计分析方法。线性回归是一种统计模型，用于建立自变量（预测变量）与因变量（目标变量）之间的线性关系。它假设自变量和因变量之间存在一个线性关系，并尝试通过拟合一条直线来预测因变量的值。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术和数据预处理方法，用于将高维数据转换为低维数据，并发现数据中的主要变化方向。QQ图（Quantile-Quantile plot）是一种用于检验数据是否符合某种理论分布的方法。

getwd() #回归分析 #回归分析是统计学的核心 y~x，用x预测y，用解释变量来预测响应变量 #有效的回归分析本就是一个交互的，整体的，多步骤的过程，而不仅仅是一点技巧 #x:一个或多个预测变量（自变量或解释变量） #y:响应变量，因变量，校标变量或者结果变量 #简单线性回归 #当回归模型中包含一个因变量和一个自变量时，我们称为简单线性回归 #myfit <- lm(formula...

为什么讲线性回归模型？1、线性回归模型是最基础的模型，我们之前讲了很多高大上的模型，却忽视了这个模型，因此想对这个模型有进一步了解；2、线性回归模型用起来很简单，但是看了很多资料后，发现它的原理并不也很简单，我们经常简单去使用，而对后面的复杂原理却了解较少；3、我们分析中经常要做x对连续变量y的(相关分析、影响分析、预测分析)，线性回归模型正是可以用于这些场景。一、线性回归模型1.1、线...

与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线)，使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好(最小化损失函数)。插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。但是如果样本点太多，那么这个多项式次数过高，会造成龙格现象。尽管我们可以选择分段的方法避免这种现象，但是更多时候我们更倾向于得到一个确定的曲线，尽管这条曲线不能经过每一个样本点，但只要保证误差足够小即可，这就是拟合的思想。(拟合的结果是得到一个确定的曲线) 先给出一组例子：

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