1 U* Y/ f' ]$ Lhttps://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html 8 O, i- N! q' S+ w( g7 D/ O+ E8 g ^ / n. U$ y. x1 W m( E8 Q(3)相关分析(点二列相关 ) + p- l: D B% |5 X+ a& G- Y l" h# ]/ G Y
. z' k0 `8 B( I9 g. ^5 x1 e; u! e& z4 P9 |+ C
6 F! T% D* X7 e6 x4 @1 i/ N
* k2 j0 J. \6 B9 b$ Z. S
(4)回归分析 ! x( |9 ^ f! m* z0 l2 v1 Y& B8 Q T" v( V/ `
Logistic回归主要用于因变量为分类变量(如疾病的缓解、不缓解,评比中的好、中、差等)的回归分析,自变量可以为分类变量,也可以为连续变量。他可以从多个自变量中选出对因变量有影响的自变量,并可以给出预测公式用于预测。 y1 O. `$ S( I$ h. p, U* k
& ]0 a3 q+ s: ^2 }. [& P5 _( H
因变量为二分类的称为二项logistic回归,因变量为多分类的称为多元logistic回归。6 d Y7 P) ~" t: i
9 u5 h1 n1 v) _( E+ L! P$ H回归分析一般有这几个操作: * t2 ]$ w9 u1 F I① 设置筛选条件,刷选数据集 valid ) P' C' T" f4 d" l; {1 v/ r O. J5 c3 C- i# }* I4 r1 C5 }
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② 模型拟合度检验 4 Q( O- Q$ A. ?
" j0 i" z& b3 f( z$ Y- n$ k# o
^/ M$ j- A5 j& f. e H" @' U5 X$ a7 P, F e. o- m( x- V
③ 预测的模型参数 + r4 l1 [4 u# X1 c/ _. m1 C' _; }6 W
4 S+ l/ C: G8 T5 T! Y④ 预测结果,准确率 2 d) c' T- k+ g, q 0 k) t# D' \1 x+ @) P 6 T: q% t1 q: M; h, R7 M: I / W& E7 q a9 R8 ^1 ?2 N# m; v8 z
(5)特征选择和数据预处理 , V9 F8 L0 K# Z6 o. T: ^7 o$ a! Q: K5 ]
特征选择,主要是gzh的想法 # a* l8 ~) w) ~
特征筛选的思路: 6 }% q" S {' _ N9 I: Y
分类变量用1 2 3 4 离散值 ]- W. [! z$ r* e% {: q. `对于搜索记录的变量1:用 含敏感词/搜索记录的比 作为值 连续值 9 X3 _& b2 h4 R) o& B对于搜索记录的变量2:用 含敏感类/搜索记录的比 作为值 连续值' o X, a* w7 e& {! U& z1 h
. {% A' ]! c/ O6 d+ e" C/ ^1 V注意了: ; ]0 E8 S9 i& Q6 z0 s' f筛选特征的时候,重复性要考虑、缺失值要考虑 9 T# M. p3 |7 N' l2 a , o: M) g! p$ k8 _# P- ?1 C: P' m(6)缺失值的填充 6 r4 i' Z/ T2 `( c5 X6 ?$ f K$ J5 r5 V* [6 X
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; B8 {7 \7 B9 j+ Q(7)文档编辑的一些技巧4 E* Q3 a6 \1 @" E, y$ P