2021年10月24日
模型的假设检验（F与T）岭回归与Lasso回归 Logistics回归模型 决策树与随机森林 K近邻模型
摘要： 模型的假设检验 F检验：提出原假设和备泽假设 之后计算统计量与理论值 最后比较 F检验主要检验的模型是否合理 # 导⼊第三⽅模块 import numpy as np # 计算建模数据中因变量的均值 ybar=train.Profit.mean() # 统计变量个数和观测个数 p=model2.df 阅读全文
posted @ 2021-10-24 11:47 ふじわらたくみ 阅读(1024) 评论(0) 推荐(0) 编辑