机器学习笔记--回归分析(2)

一、多元线性回归模型

1.  概念

当Y值的影响因素不唯一时，采用多元线性回归模型

例如商品的销售额可能不电视广告投入，收音机广告投入，报纸广告投入有关系，可以有

是关于βi的函数。分别对βi求偏导并令偏导等于0，可以解出相应的βi的值

2.  例子

使用R中的Swiss数据集，包含了1888年瑞士国民经济发展数据集

我们要构造的模型是社会的繁荣程度和其它变量的关系：

Fertility就作为因变量，其它变量（.代表）作为自变量，可以看到结果

R值为0.7067说明这个模型变量是比较相关的，并且p值非常小说明这个模型不成立的概率很小，其次Residuals显示了平面上不同部分的残差,即四分位数和最小值、最大值。但是对于变量Examination的显著度水平很低，说明这个变量的关联性不大，我们可以将其剔除。（国家的发达程度和考试也许没多大关系…）

二、虚拟变量

例如

对于体重和身高、性别、人种都有关系，但是性别和人种是离散变量所以我们用虚拟变量表示，取0或1

如：isman iswoman isyellow isblack iswhite这几个变量

可以构建方程

W = a+bh+cisman+disyellow+eisblack（虚拟变量只取n-1个，因为不是男的就是女的）

所以，性别和人种只是影响截距，斜率是一样的，即虚拟变量是调整截距的作用。

如果想影响斜率，则用乘法模型：

W = a+bh+c*iswoman*h+d*isman*h(这里需要取n个)

若还想即影响斜率也影响截距，使用混合模型：

W = a+bh+cisman+disyellow+ e*iswoman*h+f*isman*h

机器学习笔记--回归分析(2)

原文：http://blog.csdn.net/jordandandan/article/details/44655455