다중 회귀 모델에서 주요 매개변수를 식별하는 방법

다중 회귀는 선형 회귀 모델을 확장한 방법으로, 여러 독립 변수가 있는 시스템을 예측하는 데 사용됩니다. 단일 종속 변수와 여러 독립 변수를 포함하는 회귀 모델을 만들 수 있습니다. 다중 회귀 모델에서는 매개변수가 결과에 미치는 영향이 매우 중요합니다. 따라서 다중 회귀 모델에서 어떤 매개변수가 가장 중요한지 결정하는 방법이 중요합니다. 다중 회귀 모델에서 가장 중요한 매개변수를 결정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 t-통계량 또는 p-값과 같은 개별 매개변수에 대한 가설 검정을 계산하는 것입니다. p-값이 작거나 t-통계량이 클수록 매개변수가 모델의 예측력에 더 큰 영향을 미친다는 것을 나타냅니다. 또 다른 접근법은 단계적 회귀분석이나 능선 회귀분석과 같은 변수 선택 기술을 사용하는 것입니다. 이러한 방법은 예측력이 가장 큰 독립 변수를 선택하여 모델의 예측력에 가장 중요한 매개변수를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가장 중요한 매개변수를 결정하는 한 가지 방법은 각 계수의 표준 오차를 계산하는 것입니다. 표준 오차는 각 계수에 대한 모델의 신뢰도를 나타내며, 값이 클수록 모델이 해당 매개변수에 대한 신뢰도가 낮다는 것을 나타냅니다. 오류와 항의 상관관계를 관찰하면 직관적으로 판단할 수 있습니다. 오류와 항의 상관관계가 높으면 해당 항이 모델과 데이터 세트의 일치에 미치는 영향이 적다는 것을 의미합니다. 따라서 표준 오류는 모델의 어떤 매개변수가 결과에 더 큰 영향을 미치는지 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.

각 계수에 대한 표준 오차를 계산한 후 결과를 사용하여 최고 및 최저 계수를 결정할 수 있습니다. 값이 높다는 것은 이러한 항이 예측값에 미치는 영향이 적다는 것을 의미하므로 유지하는 것이 가장 중요하지 않다고 판단할 수 있습니다. 그런 다음 모형의 예측력을 크게 줄이지 않고 모형에서 일부 항을 제거하여 방정식의 수를 줄일 수 있습니다.

또 다른 접근 방식은 정규화 기술을 사용하여 다중 회귀 방정식을 미세 조정하는 것입니다. 정규화의 원리는 회귀 방정식의 항 수에 따라 오류 계산에 새 항을 추가하는 것입니다. 더 많은 용어를 추가하면 정규화 오류가 높아지고, 용어를 줄이면 정규화 오류가 낮아집니다. 또한 정규화 방정식의 페널티 항은 필요에 따라 늘리거나 줄일 수 있습니다. 페널티를 높이면 정규화 오류가 높아지고, 페널티를 줄이면 정규화 오류가 낮아집니다. 이 접근 방식은 회귀 방정식을 조정하여 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

오차 방정식에 정규화 항을 추가하면 오차를 최소화한다는 것은 모델의 오차를 줄이는 것뿐만 아니라 방정식의 항 수도 줄이는 것을 의미합니다. 이로 인해 훈련 ​​데이터에 약간 덜 적합한 모델이 생성될 수 있지만 자연스럽게 방정식의 항 수가 줄어들게 됩니다. 정규화 오류의 페널티 항 값을 늘리면 모델에 더 많은 스트레스가 가해져 항이 적어집니다.

위 내용은 다중 회귀 모델에서 주요 매개변수를 식별하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!