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- 岭回归和Lasso回归有什么区别？ - 知乎
岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）都是线性回归的变体，用于处理多重共线性问题，即变量间存在高度相关性的情况。它们通过引入正则化项来减少模型的过拟合风险，但两者在正则化项上有所不同。 岭回归（Ridge Regression）： 正则化项：岭回归使用L2
- 采用岭回归一定需要对数据做标准化处理吗? - 知乎
岭迹分析确定K值 当岭参数K值发生变化时，我们可以将各个自变量的岭迹曲线描绘出来，即对每个自变量绘制出随K值变化而引起岭回归估计值变化的曲线，称作为岭迹图，如图1所示。 通过岭迹图分析，根据曲线的变化形状来确定适宜的K值。
- 在回归分析中，部分系数没有通过显著性检验，该如何处理？
在进行线性回归分析时，很容易出现自变量共线性问题，通常情况下VIF值大于10说明严重共线，VIF大于5则说明有共线性问题。 当出现共线性问题时，可能导致回归系数的符号与实际情况完全相反，本应该显著的自变量不显著，本不显著的自变量却呈现出显著性。
- 请问适合回归分析的数据集可以去什么网站寻找？ - 知乎
有一些网站给你推荐： Kaggle（kaggle com）：Kaggle 是一个数据科学竞赛和社区平台，提供大量的数据集供用户下载和使用。在 Kaggle 上可以找到各种类型的数据集，包括回归分析所需的数据。 UCI Machine Learning Repository（archive ics uci edu dat）: UCI 的机器学习数据集存储库是一个公开可用的机器学习数据集
- 岭回归和lasso回归是属于线性还是非线性？ - 知乎
二 套索回归（Lasso regression） LASSO回归也是一种正则化方法，但它使用L1正则化。 与岭回归不同的是，LASSO不仅可以减少系数的大小，还可以将某些系数直接缩小到零，从而实现了特征选择。 这意味着LASSO回归能够自动地选择最相关的特征，并忽略不重要的特征。
- 机器学习算法实践-岭回归和LASSO - 知乎
前言 继续线性回归的总结, 本文主要介绍两种线性回归的缩减 (shrinkage)方法的基础知识: 岭回归 (Ridge Regression)和LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)并对其进行了Python实现。同时也对一种更为简单的向前逐步回归计算回归系数的方法进行了相应的实现。 正文 通过上一篇《机器学习算法实践
- SPSS分析里，做回归分析的时候很多自变量的显著性都超过 . . .
岭回归的分析分为两个步骤： ①结合岭迹图寻找最佳K值；②输入K值进行回归建模。 K值的选择原则是：标准化回归系数趋于稳定时的最小K值。
- 多元回归分析的时候，变量都是显著的，但是系数正负号与 . . .
1）一种情况是共线性导致正负号反向，通常伴随着某些因子的标准化系数比其它系数大几个数量级。诊断方法是算方差膨胀因子。处理方法是增加数据量或范围，或主成分回归，或用因子分析得到的公因子进行回归，或岭回归。允许删减因子时，可以用逐步回归。 2）另一种情况是共线性很小 (近似
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