机器学习-线性回归（基于R语言）
2020-12-07 10:21
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标签：出现 size 变量 操作 r语言 mic 类变量 图片 csv 利用线性的方法，模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系。自变量是模型输入值，因变量是模型基于自变量的输出值。 因变量是自变量线性叠加和的结果。 最小二乘法怎么理解？ 它的主要思想就是求解未知参数，使得理论值与观测值之差（即误差，或者说残差）的平方和达到最小。在这里模型就是理论值，点为观测值。使得拟合对象无限接近目标对象。 自变量只有一个的时候叫一元线性回归，自变量有多个时候叫多元线性回归。 bike.data
lm(formula = 分数 ~ 城区 + 年龄 + 组别, data = bike.data) summary(lm_fit) 上面变量中城区 缺少 朝阳区，组别 缺少对照组。原因是由所有分类变量组成的哑变量中，有一个作为参考系不出现在线性回归结果中。 哑变量，取值为0或者1的变量，它将分类变量转换为数值变量，进而可以输入到线性回归模型中。在输入模型前将一个分类变量转换为多个哑变量。 在实际操作中遇到分类变量怎么办？ 举例： 机器学习-线性回归（基于R语言） 标签：出现 size 变量 操作 r语言 mic 类变量 图片 csv 原文地址：https://www.cnblogs.com/Grayling/p/10990151.html基本概念
线性回归模型背后的逻辑——最小二乘法计算线性系数
一元线性回归与多元线性回归
R语言实现
补充材料——哑变量
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