2017年9月6日
第四篇[机器学习] 机器学习，线性回归的优化
摘要： 当我们的数据存在多重共线性时，即其中的一个自变量可以用其他一个或几个自变量的线性表达式进行表示，你会发现，拟合之后的方差会特别大 一般说来当解释变量的容忍度(TOLERANCE)小于0.10或者方差膨胀因子(VIF)大于10时，说明变量之间存在多重共线性现象，会影响到回归模型的正确估计。 方差膨胀因 阅读全文
posted @ 2017-09-06 23:03 TimoTong 阅读(511) 评论(0) 推荐(0) 编辑