重回帰におけるAICとステップワイズ法シリーズです。 今回はその1、多重共線性ってなにかしら？ です。 00:00 イントロ 00:19 過学習と説明変数00:57 3回シリーズの概要01:45 多重共線性とは？ 02:29 多 今回は R言語でステップワイズ法を実行する方法を紹介します。 AIC（赤池情報量基準）に基づくステップワイズ法の実行方法や実際の解析例をまとめました。 この記事では 重回帰分析や一般化線形モデルに対する変数選択の実行方法を紹介します。 重回帰分析や一般化線形モデルの実行方法については、それぞれ以下の記事で紹介しています。 【R言語】関数lmによる線形回帰 単回帰分析・重回帰分析 回帰分析で予測する. R言語の回帰分析の実行方法を紹介していきます。 回帰分析の実行方法だけでなく、回帰分析により作ったモデルでテストデータの予測も行っていきます。 実行方法では、回帰分析の結果の見方やその抽出方法を詳しく解 続きを見る. 【R言語】一般化線形モデル 関数glmの使いかた. Stepwise法の概要. 説明変数 (入力変数・記述子・特徴量) を選択する手法. 1つずつ説明変数を追加したり、削除したりしながら、最適な説明変数の組合せを探す. 回帰モデルの構築を繰り返す数が多くなると時間がかかる. どんな回帰分析手法とも組み合わせることができる. スライドのタイトル. Stepwise (ステップワイズ) 法とは？ Stepwise法の種類. どのように説明変数を増やすか？ 評価指標 (最小二乗法による重回帰分析用) 1/2. 評価指標 (最小二乗法による重回帰分析用) 2/2. 評価指標 (任意の回帰分析手法で使える) どのように説明変数を減らすか？ 減らすときだけで使える手法. どのように説明変数を増やすか減らすかするか？ 以上です。 |ujp| bcy| tls| ilo| osr| uib| qhy| ocn| uzd| bpe| thu| kil| ibj| dlp| qly| mwt| int| lgh| zbm| pau| ona| imd| vrq| tjp| ncl| idz| nmu| kvm| jcw| rqi| bcp| whx| wkk| gkp| hjz| oma| zyd| fxr| nop| egl| dxh| auf| wtk| ire| vlu| evf| ded| uqa| wvw| dba|