逐步迴歸
逐步迴歸係一種可以用嚟估計線性迴歸模型參數嘅數值嘅演算法；指
- 由冇自變數嘅迴歸模型開始，foreach 自變數，加個自變數入去，喺每一步都用某啲事先制定咗嘅法則講明要點決定加邊個自變數（前向）；
- 由有齊嗮啲自變數嘅迴歸模型開始，foreach 自變數，攞個自變數走，睇吓個模型嘅預測力變成點，喺每一步都用某啲事先制定咗嘅法則講明要點決定攞走邊個自變數（反向）。
喺廿一世紀嘅統計學界，逐步迴歸廣受批評，所以唔多人用[1]。
再睇
[編輯]參考
[編輯]- ↑ Stopping stepwise: Why stepwise selection is bad and what you should use instead 互聯網檔案館嘅歸檔，歸檔日期2020年5月26號，.. Towards Data Science.
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