简介 在机器学习中，模型的性能和准确性完全取决于我们提供给它的数据，因此它是模型训练和模型构建中最有影响力的参数。主要是在处理监督机器学习问题时，我们数据集中的变量大多是分类变量和连续变量。将分类变量转换为连续变量有一些好处。在本文中，我们将讨论将分类变量转换为连续变量的一些好处，它如何影响模型的性能，以及这样做的核心思想。 ... 阅读更多

简介 评估机器学习模型是确定其性能和对特定任务的适用性的一个关键步骤。有多种评估方法可用于衡量机器学习模型，具体取决于问题的性质和可用数据。评估方法 以下是一些机器学习中常用的理想评估方法：训练/测试拆分 此策略旨在模拟现实世界的情况，在这些情况下，模型会遇到新的、未探索的数据。我们可以通过在训练集上训练模型，然后评估它对未观察到的实例的泛化效果来确定模型的泛化能力。 ... 阅读更多

简介 多重共线性是一种现象，其特征是预测变量之间存在高度相关性或线性依赖性，它对回归分析提出了重大挑战。本文探讨了多重共线性对统计模型的不利影响，重点关注诸如系数估计不可靠、模型可解释性降低、标准误差增加以及变量使用效率低下等问题。我们深入探讨了多重共线性的后果，并讨论了减轻其影响的潜在解决方案。通过理解和解决多重共线性，研究人员和从业者可以提高回归模型的准确性、可靠性和可解释性，从而实现更强大的分析和更明智的决策。多重共线性的问题 不可靠的系数估计 因为 ... 阅读更多

简介 在处理时间序列数据时，至关重要的是采用一种考虑数据时间顺序的交叉验证方法。这是因为时间序列数据显示出自相关性，这意味着数据点的值与其先前值相关。因此，与许多其他机器学习应用不同，数据不能被视为独立且同分布 (iid)。标准的 k 折交叉验证技术（将数据随机分成 k 折，并在 k-1 折上训练模型，然后在剩余的折上测试模型）不适用于时间序列数据。 ... 阅读更多

简介 当今的大数据时代需要一种可靠且有效的方法来从数据集中选择重要变量。由于有如此多的特征可用，因此确定哪些特征对目标变量的影响最大可能很棘手。仅选择最重要的变量可以提高模型性能、提高模型可解释性并降低过拟合的风险。本文介绍了从数据集中选择重要变量的多种方法。我们将介绍从单变量特征选择和正则化等基本统计方法，到 PCA 和特征重要性等更复杂的技术。 ... 阅读更多