Recapitulare: regresia liniară
Învățare supervizată în R: Regresia
Nina Zumel and John Mount
Win-Vector, LLC
Avantaje și dezavantaje ale regresiei liniare
- Avantaje
- Ușor de ajustat și aplicat
- Concis
- Mai puțin predispus la supraajustare
Avantaje și dezavantaje ale regresiei liniare
- Avantaje
- Ușor de ajustat și aplicat
- Concis
- Mai puțin predispus la supraajustare
- Interpretabil
Call:
lm(formula = blood_pressure ~ age + weight, data = bloodpressure)
Coefficients:
(Intercept) age weight
30.9941 0.8614 0.3349
Avantaje și dezavantaje ale regresiei liniare
- Avantaje
- Ușor de ajustat și aplicat
- Concis
- Mai puțin predispus la supraajustare
- Interpretabil
- Dezavantaje
- Poate exprima doar relații liniare și aditive
Colinearitate
- Colinearitate -- când variabilele de intrare sunt parțial corelate.
Call:
lm(formula = blood_pressure ~ age + weight, data = bloodpressure)
Coefficients:
(Intercept) age weight
30.9941 0.8614 0.3349
Colinearitate
- Colinearitate -- când variabilele sunt parțial corelate.
- Coeficienții pot schimba semnul
Call:
lm(formula = blood_pressure ~ age + weight, data = bloodpressure)
Coefficients:
(Intercept) age weight
30.9941 0.8614 0.3349
Colinearitate
- Colinearitate -- când variabilele sunt parțial corelate.
- Coeficienții pot schimba semnul
- Colinearitate ridicată:
- Coeficienții (sau erorile standard) par prea mari
- Modelul poate fi instabil
Call:
lm(formula = blood_pressure ~ age + weight, data = bloodpressure)
Coefficients:
(Intercept) age weight
30.9941 0.8614 0.3349
Urmează
- Evaluarea unui model de regresie
- Antrenarea corectă a unui model
Să exersăm!
Învățare supervizată în R: Regresia
