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逻辑回归和线性回归的区别和联系
线性回归
方程和回归方程是一个概念吗?
有什么区别
?
答:
线性回归
方程和回归方程不是一个概念,具体
区别
如下:线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量
关系
的一种统计分析方法之一,应用十分广泛。变量的相关关系中最为简单的是线性相关关系,设随机变量与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点( , )将散布在某一...
相关分析
与回归
分析
的区别和联系
是什么?
答:
二、
回归
分析与相关分析
的联系
:1、回归分析和相关分析都是研究变量间
关系
的统计学课题。2、在专业上研究上:有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关分析和回归分析。3、从研究的目的来说:若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向,宜选用
线性
...
分层回归是
逻辑回归
吗
答:
不属于。
逻辑回归
属于概率型的非
线性回归
,分为二分类和多分类的回归模型。分层
回归的
理解其实是对两个或多个回归模型进行比较。分组数据的逻辑回归模型也可以称为分层逻辑回归。逻辑(Logistic)回归用于研究Y为定类数据时X和Y之间的影响
关系
情况,如果Y为两类比如0和1(比如1为愿意和0为不愿意,1为...
多元回归模型与一元
线性回归有何区别
?
答:
一元
线性回归
是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化,在现实问题研究中,因变量的变化往往受几个重要因素的影响,此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化,这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是
线性关系
时,所进行的回归分析就是多元线性回归。
多元
线性回归和
多重
线性回归的区别及联系
答:
多重线性回归:多重线性回归的自变量X的数据类型可能存在多种数据类型,例如性别等的离散型变量。二、方程
不同
多元线性回归:多元线性回归的方程中没有随机变量。多重线性回归:多重线性回归的方程中有随机变量。三、因变量的值不同 多元线性回归:多元
线性回归的回归
方程求出的是因变量y的平均值。多重...
线性回归
分析和指数回归分析
有什么区别
,如何使用
答:
基本含义 在统计学中,
线性回归
(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间
关系
进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。(这反过来又应当由...
机器学习中的分类和
回归的区别
在哪里?
答:
机器学习的方法:1、监督学习(Supervised Learning)监督学习是最常见的机器学习方法之一。其使用带有标签的训练数据来构建模型,然后用该模型进行预测。监督学习的目标是通过学习输入和输出之间的
关系
,对未知输入进行准确预测。常见的监督学习算法包括
线性回归
、
逻辑回归
、决策树、支持向量机和神经网络等。2、...
分类和
回归的区别
是什么?
答:
- 回归问题的评估指标包括均方误差、均方根误差、平均绝对误差等,用于量化预测值与真实值之间的差异。5. 算法:- 分类任务常用的算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、神经网络等。- 回归任务常用的算法则包括线性回归、
逻辑回归
、决策树、随机森林、神经网络等,但
线性回归和
神经网络在回归任务...
线性回归与
多元
线性回归有什么区别
?
答:
1、
不同
点 多元
线性回归
中的古典假定比简单线性回归时多出一个无多重共线性假定。假定各解释变量之间不存在
线性关系
,或各个解释变量观测值之间线性无关。解释变量观测值矩阵X列满秩(k列),这是保证多元线性回归模型参数估计值有解的重要条件。2、相同点 基本假定包括 (1)零均值假定;(2)同方差...
比较
线性回归
模型和广义线性模型两类方法
的异同
答:
广义线性模型的三步是:1.将y|x;θ变换成以η为参数的指数分布的形式 2.因为h(x)=E[y|x],所以能过第1步的变换可以得到E[y|x]与η的对应关系(对于
logistic回归
,期望值是ø,ø与η
的关系
是ø=1/(1+e-η);对于
线性回归
,期望值是μ,μ与η的关系是η=μ)3.设定η...
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