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sklearn 线性判别分析,线性判别分析的基本原理

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1、多元 线性回归中自变量减少预测误差变大回归平方怎么变化【sklearn 线性判别分析,线性判别分析的基本原理】multivarial线性回归模型是社会科学中常用的模型，但实际上这个模型有很多要求 。在应用模型之前 ， 我们必须了解其背后的假设，然后判断将这个模型应用于我们自己的变量是否合适 。如果有一些违规的地方，可以通过一些统计方法来纠正 。多元线性回归模型有五个重要的假设，一个好的多元线性回归模型应该至少同时满足这五个假设 。既然是线性 model，那么关系一定是线性 。

所以右图更适合线性型号 。如果曲线关系不是用线性 model来呈现，那么斜率是没有意义的，因为曲线模型的斜率总是在变化的，我们用这个模型预测的因变量会很不准确 。2.误差项(U)与自变量无关 。误差项是解释自变量之外的因变量变化的部分 。因为无法测量，所以叫误差 。

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3、数据 分析师进阶系列十(Sklearn来源:菜菜哔哩哔哩视频文章内容:决策树的基本概念和实际应用 。不会展示公式原理，重在实际应用 。无意中翻到聚安酱和菜菜的博客 。可以看一下:决策树是一种非参数的监督学习算法，非参数是指参数的个数会随着训练样本的增加而增加 。具体可以看到:有4种树，3种输出形式，官方教程:(criteriongini ，splitterbest ，

min_samples_split2，min_samples_leaf1，min_weight_fraction_leaf0.0，max_featuresNone ， random_stateNone ， max_leaf_nodesNone ， min _ infinity _ decrease 0.0 ， min _ infinity _ split none，

4、scikit-learnsvm库使用小结

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