債務(wù)履約能力評(píng)級(jí)報(bào)告數(shù)據(jù)挖掘核心算法之——回歸
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回歸，是一個(gè)廣義的概念，包含的基本概念是用一群變量預(yù)測(cè)另一個(gè)變量的方法，白話就是根據(jù)幾件事情的相關(guān)程度，用其中幾件來(lái)預(yù)測(cè)另一件事情發(fā)生的概率，最簡(jiǎn)單的即線性二變量問題(即簡(jiǎn)單線性)；復(fù)雜一點(diǎn)就是多變量(即多元線性，這里有一點(diǎn)要注意的，因?yàn)槲易钤缫郧胺高^這個(gè)錯(cuò)誤，就是認(rèn)為預(yù)測(cè)變量越多越好，做模型的時(shí)候總希望選取幾十個(gè)指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)，但是要知道，一方面，每增加一個(gè)變量，就相當(dāng)于在這個(gè)變量上增加了誤差，變相的擴(kuò)大了整體誤差，尤其當(dāng)自變量選擇不當(dāng)?shù)臅r(shí)候，影響更大，另一個(gè)方面，當(dāng)選擇的倆個(gè)自變量本身就是高度相關(guān)而不獨(dú)立的時(shí)候，倆個(gè)指標(biāo)相當(dāng)于對(duì)結(jié)果造成了雙倍的影響 )。
1513數(shù)據(jù)挖掘核心算法
大數(shù)據(jù)時(shí)代的問題當(dāng)然不能讓你用肉眼看出來(lái)，不然要海量計(jì)算有啥用，所以除了上面那倆種回歸，我們經(jīng)常用的還有多項(xiàng)式回歸，即模型的關(guān)系是n階多項(xiàng)式；邏輯回歸(類似方法包括決策樹)，即結(jié)果是分類變量的預(yù)測(cè)；泊松回歸，即結(jié)果變量代表了頻數(shù)；非線性回歸、時(shí)間序列回歸、自回歸等等，太多了，這里主要講幾種常用的，好解釋的(所有的模型我們都要注意一個(gè)問題，就是要好解釋，不管是參數(shù)選擇還是變量選擇還是結(jié)果，因?yàn)槟Ｐ徒ê昧俗罱K用的是業(yè)務(wù)人員，看結(jié)果的是老板，你要給他們解釋，如果你說(shuō)結(jié)果就是這樣，我也不知道問什么，那升職加薪基本無(wú)望了)，例如你發(fā)現(xiàn)日照時(shí)間和某地葡萄銷量有正比關(guān)系，那你可能還要解釋為什么有正比關(guān)系，進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)日照時(shí)間和葡萄的含糖量是相關(guān)的，即日照時(shí)間長(zhǎng)葡萄好吃，另外日照時(shí)間和產(chǎn)量有關(guān)，日照時(shí)間長(zhǎng)，產(chǎn)量大，價(jià)格自然低，結(jié)果是又便宜又好吃的葡萄銷量肯定大。再舉一個(gè)例子，某石油產(chǎn)地的咖啡銷量增大，國(guó)際油價(jià)的就會(huì)下跌，這倆者有關(guān)系，你除了要告訴領(lǐng)導(dǎo)這倆者有關(guān)系，你還要去尋找為什么有關(guān)系，咖啡是提升工人精力的主要飲料，咖啡銷量變大，跟蹤發(fā)現(xiàn)工人的工作強(qiáng)度變大，石油運(yùn)輸出口增多，油價(jià)下跌和咖啡銷量的關(guān)系就出來(lái)了(參考了一個(gè)根據(jù)遙感信息獲取船舶信息來(lái)預(yù)測(cè)糧食價(jià)格的真實(shí)案例，感覺不夠典型，就換一個(gè)，實(shí)際油價(jià)是人為操控地)。
回歸利器--最小二乘法，數(shù)學(xué)家高斯用的(另一個(gè)法國(guó)數(shù)學(xué)家說(shuō)自己先創(chuàng)立的，不過沒辦法，誰(shuí)讓高斯出名呢)，這個(gè)方法主要就是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，找到樣本和預(yù)測(cè)的關(guān)系，使得預(yù)測(cè)和真實(shí)值之間的誤差和最��；使用工具就可以了，基本所有的數(shù)據(jù)分析工具都提供了這個(gè)方法的函數(shù)，主要給大家講一下之前的一個(gè)誤區(qū)，最小二乘法在任何情況下都可以算出來(lái)一個(gè)等式，因?yàn)檫@個(gè) |
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