【数据挖掘】一元线性回归在鸢尾花数据集中实战预测（超详细 附源码）
来源： 时间：2024-11-14 13:20
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一、一元线性回归模型的参数估计
一元线性回归模型中参数估计方法有最小二乘法、矩方法和极大似然方法.
最小二乘法(Least Squre Estimation, LSE)又称最小平方法，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配
最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算最佳拟合线。因为在相加时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消
要点：
1.自变量与因变量之间必须有线性关系
2.多元回归存在多重共线性，自相关性和异方差性
3.线性回归对异常值非常敏感。它会严重影响回归线，最终影响预测值
4.多重共线性会增加系数估计值的方差，使得在模型轻微变化下，估计非常敏感。结果就是系数估计值不稳定
5.在多个自变量的情况下，我们可以使用向前选择法，向后剔除法和逐步筛选法来选择最重要的自变量
根据微积分求极值原理，通过求偏导并置为0得到
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