Просмотр

Материал из MachineLearning.

У вас нет прав на выполнение этой операции по следующим причинам:

• Запрошенное действие могут выполнять только участники из групп emailconfirmed, Администраторы.
• Вы должны подтвердить ваш адрес электронной почты перед правкой страниц. Пожалуйста, введите и подтвердите ваш адрес эл. почты на странице настроек.

Вы можете просмотреть и скопировать исходный текст этой страницы:

== Шаговая регрессия (stepwise regression) == Цель пошаговой [[регрессии|Регрессия]] состоит в отборе из большого количества предикатов небольшой подгруппы переменных, которые вносят наибольший вклад в вариацию зависимой переменной. Обычно этот процесс выполняет автоматизированная процедура, которая вводит или выводит предикаты из уравнения регрессии по очереди. == Основные подходы == === Прямое включение (прямая пошаговая регрессия) === Вначале уравнение регрессии не содержит предикатов. Они вводятся по одному, если удовлетворяют определенному критерию. В основе порядка введения включаемых переменных лежит вклад переменной в объясняемую вариацию. === Исключение переменной (обратная пошаговая регрессия) === Вначале все предикаты входят в уравнение регрессии. Затем по очереди выводятся из уравнения исходя из их соответствия критерию. === Пошаговый подход === На каждой стадии прямое включение осуществляют одновременно с исключением переменных, которые больше не удовлетворяют конкретному критерию. == Недостатки ==

Возврат к странице Шаговая регрессия.