《线性回归模型２》课件.pptx

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1、线性回归模型线性回归模型2 2 制作人：时间：2024年X月目录目录第第1 1章章 线性回归模型基础线性回归模型基础第第2 2章章 线性回归模型的建模与训练线性回归模型的建模与训练第第3 3章章 线性回归模型的拓展和应用线性回归模型的拓展和应用第第4 4章章 线性回归模型的总结和展望线性回归模型的总结和展望 0101第第1章章 线线性回性回归归模型基模型基础础 什么是线性回归模型什么是线性回归模型线性回归模型一般用于预测某一连续性变量的值，可以通过估计输入变量与输出变量之间的线性关系来实现预测。线性回归模型的应用场景线性回归模型的应用场景如通货膨胀率、GDP等的预测经济学领域经济学领域如身高与

2、体重的关系预测医学领域医学领域如动植物数量与环境因素间的关系预测生态学领域生态学领域如销售额与广告投入间的关系预测商业领域商业领域线性回归模型的优缺点线性回归模型的优缺点优点：1.易于实现和理解；2.具有较好的性能；3.适用于较大的数据集。缺点：1.无法解决非线性问题；2.对异常值敏感；3.不能处理分类问题。简单线性回归模型的公简单线性回归模型的公式推导式推导简单线性回归模型可以表示为y b0+b1*x，其中y是因变量，x是自变量，b0和b1是线性回归系数，用于描述y和x之间的线性关系，通常是通过最小二乘法来计算。如何拟合一条最如何拟合一条最如何拟合一条最如何拟合一条最佳直线佳直线佳直线佳直线

3、通过最小二乘法，可以计算出一条直线，使得所有数据点通过最小二乘法，可以计算出一条直线，使得所有数据点通过最小二乘法，可以计算出一条直线，使得所有数据点通过最小二乘法，可以计算出一条直线，使得所有数据点到这条直线的距离之和最小。这条直线被称为最佳拟合线到这条直线的距离之和最小。这条直线被称为最佳拟合线到这条直线的距离之和最小。这条直线被称为最佳拟合线到这条直线的距离之和最小。这条直线被称为最佳拟合线或回归线。或回归线。或回归线。或回归线。平方误差平方误差平方误差平方误差平方误差是残差的平方。平方误差是残差的平方。平方误差越小，模型拟合程度平方误差越小，模型拟合程度越好。越好。平方误差越大，说明模

4、型偏离平方误差越大，说明模型偏离真实值越远。真实值越远。均方误差均方误差均方误差均方误差均方误差是平方误差的平均值。均方误差是平方误差的平均值。均方误差越小，模型拟合程度均方误差越小，模型拟合程度越好。越好。均方误差越大，说明模型偏离均方误差越大，说明模型偏离真实值越远。真实值越远。残差和平方误差的概念残差和平方误差的概念残差残差残差残差残差是指实际值与预测值之间残差是指实际值与预测值之间的差异。的差异。残差可以用来评估模型的优劣残差可以用来评估模型的优劣程度。程度。残差越小，模型拟合程度越好。残差越小，模型拟合程度越好。多元线性回归模型的公多元线性回归模型的公式推导式推导多元线性回归模型可以

5、表示为y=b0+b1*x1+b2*x2+.+bn*xn，其中y是因变量，x1,x2,.,xn是自变量，b0,b1,b2,.,bn是线性回归系数，用于描述y和x1,x2,.,xn之间的线性关系，通常是通过最小二乘法来计算。多元线性回归模型的应用场景多元线性回归模型的应用场景如学历、音乐欣赏力、心理素质等与智商的关系预测文化、教育与文化、教育与智力研究智力研究如生产资本、投入与产出的关系预测金融、经济与金融、经济与管理领域管理领域如体温、脉搏、血压等与疾病的关系预测医学领域医学领域如快乐与人格、人际关系、社会支持等的关系预测心理学领域心理学领域偏回归系数和解释变量的关系偏回归系数和解释变量的关系是

6、指每一个解释变量对因变量的影响，独立于其他解释变量的影响。偏回归系数偏回归系数是指在多元线性回归模型中的自变量。解释变量解释变量偏回归系数表示当其他解释变量不变时，每一个解释变量对因变量的影响，因此偏回归系数可以衡量解释变量对因变量的贡献。偏回归系数与偏回归系数与解释变量的关解释变量的关系系 在最小二乘法的基础上加上L2正则化项，可以避免过拟合的问题。岭回归岭回归0103 02在最小二乘法的基础上加上L1正则化项，可以选择重要变量，从而更好地解释数据。LassoLasso回归回归 0202第第2章章 线线性回性回归归模型的建模模型的建模与与训练训练 数据预处理数据预处理数据清洗数据清洗和缺数据

7、清洗和缺失值处理失值处理数据特征选择数据特征选择数据特征选择和转换和转换数据划分数据的划分和数据的划分和分组分组 模型的建立模型的建立模型选择模型选择和评模型选择和评估估参数求解模型的参数求模型的参数求解解正则化和优化模型的正则化模型的正则化和优化和优化 模型的训练和验证模型的训练和验证模型训练模型的训练和模型的训练和测试测试交叉验证交叉验证和过交叉验证和过拟合问题拟合问题模型评估模型性能的评模型性能的评估和可视化估和可视化 PythonPythonPython实现线性回归实现线性回归0103 02R语言R R语言实现线性回归语言实现线性回归线性回归模型在线性回归模型在线性回归模型在线性回归模

8、型在金融、医疗和社金融、医疗和社金融、医疗和社金融、医疗和社交等领域的应用交等领域的应用交等领域的应用交等领域的应用案例案例案例案例线性回归模型是一种常用的建模方法，在金融、医疗和社线性回归模型是一种常用的建模方法，在金融、医疗和社线性回归模型是一种常用的建模方法，在金融、医疗和社线性回归模型是一种常用的建模方法，在金融、医疗和社交等领域都有广泛的应用。例如，在金融领域，线性回归交等领域都有广泛的应用。例如，在金融领域，线性回归交等领域都有广泛的应用。例如，在金融领域，线性回归交等领域都有广泛的应用。例如，在金融领域，线性回归模型可以用于股票价格预测等；在医疗领域，可以用于预模型可以用于股票价

9、格预测等；在医疗领域，可以用于预模型可以用于股票价格预测等；在医疗领域，可以用于预模型可以用于股票价格预测等；在医疗领域，可以用于预测疾病的发生风险等；在社交领域，可以用于预测用户的测疾病的发生风险等；在社交领域，可以用于预测用户的测疾病的发生风险等；在社交领域，可以用于预测用户的测疾病的发生风险等；在社交领域，可以用于预测用户的行为特征等。行为特征等。行为特征等。行为特征等。模型正则化模型正则化模型正则化模型正则化L1L1正则化正则化L2L2正则化正则化弹性网络正则化弹性网络正则化模型融合模型融合模型融合模型融合BaggingBaggingBoostingBoostingStackingSt

10、acking深度学习深度学习深度学习深度学习神经网络神经网络卷积神经网络卷积神经网络循环神经网络循环神经网络模型优化和改进的思路和方法模型优化和改进的思路和方法特征工程特征工程特征工程特征工程特征提取特征提取特征转换特征转换特征选择特征选择特征提取和转换特征工程特征工程0103Bagging和Boosting模型融合模型融合02L1和L2正则化模型正则化模型正则化结语结语线性回归模型是一种基础而重要的建模方法，对于数据分析和模型应用有着重要的作用。在实际应用中，我们也需要不断地探索和改进，以提高模型的精度和鲁棒性。希望这份PPT能对大家有所启发和帮助。0303第第3章章 线线性回性回归归模型的

11、拓展模型的拓展和和应应用用 广义线性回归模广义线性回归模广义线性回归模广义线性回归模型型型型广义线性回归模型是在线性回归模型的基础上拓展出来的广义线性回归模型是在线性回归模型的基础上拓展出来的广义线性回归模型是在线性回归模型的基础上拓展出来的广义线性回归模型是在线性回归模型的基础上拓展出来的一种模型。它通过对响应变量的非正态性进行修正，使得一种模型。它通过对响应变量的非正态性进行修正，使得一种模型。它通过对响应变量的非正态性进行修正，使得一种模型。它通过对响应变量的非正态性进行修正，使得模型更能反映实际情况。二项分布和泊松分布的广义线性模型更能反映实际情况。二项分布和泊松分布的广义线性模型更能

12、反映实际情况。二项分布和泊松分布的广义线性模型更能反映实际情况。二项分布和泊松分布的广义线性回归模型是常用的两种类型。参数估计和模型诊断是广义回归模型是常用的两种类型。参数估计和模型诊断是广义回归模型是常用的两种类型。参数估计和模型诊断是广义回归模型是常用的两种类型。参数估计和模型诊断是广义线性回归模型建模过程中需要注意的问题。线性回归模型建模过程中需要注意的问题。线性回归模型建模过程中需要注意的问题。线性回归模型建模过程中需要注意的问题。二项分布的广义线性回归模型二项分布的广义线性回归模型二项分布是相互独立、相同的n次试验中成功k次的概率分布定义定义假设样本满足二项分布，且在所有X取值下有相

13、同的二项分布参数模型假设模型假设使用最大似然估计法对模型参数进行估计模型参数估计模型参数估计检验残差的正态性和等方差性，并排除异常值和杠杆点等问题模型诊断模型诊断泊松分布的广义线性回归模型泊松分布的广义线性回归模型泊松分布是描述单位时间（或单位面积、单位体积等）内某事件发生次数的离散概率分布定义定义假设样本满足泊松分布，且在所有X取值下有相同的泊松分布参数模型假设模型假设使用最大似然估计法对模型参数进行估计模型参数估计模型参数估计检验残差的正态性和等方差性，并排除异常值和杠杆点等问题模型诊断模型诊断线性混合效应模线性混合效应模线性混合效应模线性混合效应模型型型型线性混合效应模型是一种结合了固定

14、效应和随机效应的模线性混合效应模型是一种结合了固定效应和随机效应的模线性混合效应模型是一种结合了固定效应和随机效应的模线性混合效应模型是一种结合了固定效应和随机效应的模型。它可以用于解决观测数据的空间和时间相关性，以及型。它可以用于解决观测数据的空间和时间相关性，以及型。它可以用于解决观测数据的空间和时间相关性，以及型。它可以用于解决观测数据的空间和时间相关性，以及个体之间的差异等问题。随机截距和随机斜率的混合效应个体之间的差异等问题。随机截距和随机斜率的混合效应个体之间的差异等问题。随机截距和随机斜率的混合效应个体之间的差异等问题。随机截距和随机斜率的混合效应模型是常用的两种类型。模型的估计

15、和预测涉及到随机效模型是常用的两种类型。模型的估计和预测涉及到随机效模型是常用的两种类型。模型的估计和预测涉及到随机效模型是常用的两种类型。模型的估计和预测涉及到随机效应的估计和拟合，需要注意模型复杂度和计算效率的问题。应的估计和拟合，需要注意模型复杂度和计算效率的问题。应的估计和拟合，需要注意模型复杂度和计算效率的问题。应的估计和拟合，需要注意模型复杂度和计算效率的问题。随机截距的混合效应模型随机截距的混合效应模型随机截距指的是不同个体之间的截距存在差异定义定义假设个体截距服从某种分布，且在所有X取值下有相同的方差模型假设模型假设使用最大似然估计法对模型参数进行估计模型参数估计模型参数估计检

16、验残差的正态性和等方差性，并排除异常值和杠杆点等问题模型诊断模型诊断随机斜率的混合效应模型随机斜率的混合效应模型随机斜率指的是不同个体之间的回归斜率存在差异定义定义假设个体斜率服从某种分布，且在所有X取值下有相同的方差模型假设模型假设使用最大似然估计法对模型参数进行估计模型参数估计模型参数估计检验残差的正态性和等方差性，并排除异常值和杠杆点等问题模型诊断模型诊断用于分析某一现象或变量的长期趋势和周期性波动趋势预测趋势预测0103用于去噪、滤波等信号处理任务信号处理信号处理02用于研究某一现象或变量的噪声特征和规律噪声分析噪声分析空间误差空间误差空间误差空间误差回归模型中存在空间误差回归模型中存

17、在空间误差空间误差是空间自相关的一种空间误差是空间自相关的一种表现形式表现形式空间权重空间权重空间权重空间权重空间权重是对空间自相关的一空间权重是对空间自相关的一种度量种度量常用的空间权重类型有：邻接常用的空间权重类型有：邻接权重、距离权重和公共边界权权重、距离权重和公共边界权重等重等拓展应用拓展应用拓展应用拓展应用空间回归模型可以用于分析地空间回归模型可以用于分析地理空间数据、社会经济数据等理空间数据、社会经济数据等也可以用于分析物理空间现象也可以用于分析物理空间现象如气象数据、生态数据等如气象数据、生态数据等空间回归模型的特点空间回归模型的特点空间自相关空间自相关空间自相关空间自相关空间数

18、据之间存在相关性空间数据之间存在相关性空间距离越远，相关性越弱空间距离越远，相关性越弱时间序列回归模型的实时间序列回归模型的实现和评估现和评估时间序列回归模型的实现和评估需要注意以下几点：1.选择合适的时间序列模型类型，如ARMA、ARIMA等2.对数据进行差分、平稳化等预处理，以满足模型假设3.使用样本数据对模型进行估计，并进行模型检验和诊断4.使用模型进行预测，评估预测效果并进行进一步验证和优化 0404第第4章章 线线性回性回归归模型的模型的总结总结和展望和展望 线性回归模型的线性回归模型的线性回归模型的线性回归模型的应用和发展历程应用和发展历程应用和发展历程应用和发展历程线性回归模型是

19、一种基本的机器学习模型，最早应用于社线性回归模型是一种基本的机器学习模型，最早应用于社线性回归模型是一种基本的机器学习模型，最早应用于社线性回归模型是一种基本的机器学习模型，最早应用于社会科学和经济学的数据分析中。随着计算机和数据科学技会科学和经济学的数据分析中。随着计算机和数据科学技会科学和经济学的数据分析中。随着计算机和数据科学技会科学和经济学的数据分析中。随着计算机和数据科学技术的发展，线性回归模型在人工智能、自然语言处理、图术的发展，线性回归模型在人工智能、自然语言处理、图术的发展，线性回归模型在人工智能、自然语言处理、图术的发展，线性回归模型在人工智能、自然语言处理、图像识别等领域得

20、到了广泛的应用。像识别等领域得到了广泛的应用。像识别等领域得到了广泛的应用。像识别等领域得到了广泛的应用。线性回归模型的优缺点和问题线性回归模型的优缺点和问题数学形式简单易懂，计算量小优点优点对数据的分布和噪声敏感，容易产生过拟合缺点缺点如何选择合适的特征、如何处理缺失数据、如何评价模型性能等问题问题 通过对参数进行正则化，减少过拟合的可能性RidgeRidge回归回归0103同时使用L1和L2正则化，结合Ridge和Lasso的优点Elastic NetElastic Net回归回归02使用L1正则化，可以产生稀疏模型LassoLasso回归回归决策树回归决策树回归决策树回归决策树回归使用树

21、形结构对数据进行分类使用树形结构对数据进行分类和回归和回归可以处理非线性关系，但容易可以处理非线性关系，但容易产生过拟合产生过拟合神经网络回归神经网络回归神经网络回归神经网络回归使用神经网络模型拟合数据，使用神经网络模型拟合数据，可以处理非线性关系可以处理非线性关系需要调整网络结构和超参数，需要调整网络结构和超参数，训练时间较长训练时间较长支持向量回归支持向量回归支持向量回归支持向量回归使用核函数将数据映射到高维使用核函数将数据映射到高维空间，可以处理非线性关系空间，可以处理非线性关系需要调整核函数和超参数，训需要调整核函数和超参数，训练时间较长练时间较长非线性回归模型的发展和应用非线性回归模

22、型的发展和应用多项式回归多项式回归多项式回归多项式回归使用多项式函数拟合数据，可使用多项式函数拟合数据，可以处理非线性关系以处理非线性关系需要注意过拟合问题需要注意过拟合问题如何继续深入研究和应如何继续深入研究和应用线性回归模型用线性回归模型线性回归模型是机器学习的基础模型之一，在实际应用中也有广泛的应用。如果想要深入研究和应用线性回归模型，可以通过参加相关的课程、阅读相关的论文和专著、使用开源的库和工具等方式来提升自己的能力。同时需要注意模型的局限性，如何选择合适的特征、如何处理缺失数据等问题也需要重视。线性回归模型的学习和实践建议线性回归模型的学习和实践建议线性代数、概率论等数学基础知识对

23、于学习和应用线性回归模型非常重要熟悉数学基础熟悉数学基础学习如何使用Python、R等编程语言以及相关的机器学习框架和库来实现线性回归模型掌握相关工具掌握相关工具和技术和技术通过自己的实践和调试，可以加深对于线性回归模型的理解和掌握多实践、多调多实践、多调试试参加相关的数据科学比赛和项目，可以提升自己的实战能力参与比赛和项参与比赛和项目目线性回归模型的线性回归模型的线性回归模型的线性回归模型的开源库和工具开源库和工具开源库和工具开源库和工具目前市面上有很多开源的机器学习框架和库可以使用，如目前市面上有很多开源的机器学习框架和库可以使用，如目前市面上有很多开源的机器学习框架和库可以使用，如目前市

24、面上有很多开源的机器学习框架和库可以使用，如PythonPythonPythonPython中的中的中的中的Scikit-learnScikit-learnScikit-learnScikit-learn、TensorflowTensorflowTensorflowTensorflow、PyTorchPyTorchPyTorchPyTorch等，等，等，等，R R R R语言中的语言中的语言中的语言中的caretcaretcaretcaret、mlrmlrmlrmlr等。使用这些工具可以方便地实现线等。使用这些工具可以方便地实现线等。使用这些工具可以方便地实现线等。使用这些工具可以方便地实现线

25、性回归模型以及其他机器学习模型的训练和应用。性回归模型以及其他机器学习模型的训练和应用。性回归模型以及其他机器学习模型的训练和应用。性回归模型以及其他机器学习模型的训练和应用。线性回归模型的局限性和解决方案线性回归模型的局限性和解决方案线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，如果数据存在非线性关系，则需要使用非线性回归模型线性关系假设线性关系假设线性回归模型容易产生过拟合，需要使用正则化等技术来缓解过拟合问题过拟合问题线性回归模型对于缺失数据敏感，需要采用合适的方法进行处理缺失数据问题缺失数据问题 参考文献和资源参考文献和资源统计学习方法、机器学习等相关著作学术论文和专学术论文和专著著Scikit-learn、Tensorflow、PyTorch、R语言中的caret、mlr等开源库和工具开源库和工具Coursera、edX、机器之心等相关学习平台课程和培训资课程和培训资源源 THANKS 谢谢观看！