一元线性预测模型(机器学习篇)
一元预测模型(回归分析)
1.设方程:
y=a+b1X0+b2X1+b3X2+...+bnXn
xi为变量,可有多个
2.如何计算参数a,b0,b1...,bn
目标令误差最小:误差=|y-yi|(y为实际值,yi为预测方程的值),求平方是为了取正值误差
设:
则有:
求a,b的偏导数
最后算出a=1.98,2.25。
3.如何评价预测的好坏
综合思想是计算误差,因为广告投入只是影响销量的因素之一,所以误差也分两个部分,一个是由广告投入引起的误差,也就是我们的预估误差(因为我们认为规律是线性的只是一种近似的预估,并不一定就是很规整的线性关系),称为‘回归平方和SSR’,还有一部分使我们没有考虑到的因素造成的误差称为‘残差平方和’SSE。最后SSE+SSR就是总误差SST.
那么总误差我们是可以求的:
其中yi是实际的值,Y拔是平均值,SSR的yi是根据预测出来的公示算出来的值。
评价系数R2=SSR/SST,值为(0,1),接近1表示拟合程度好。
代码用java实现了,矩阵运算使用了jama包
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