【回归分析】一文读懂岭回归，附案例教学_岭回归分析

作者：繁依Fanyi0 | 2024-06-11 10:40:26

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岭回归分析

岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。

输入：自变量X至少一项或以上的定量变量或二分类定类变量，因变量Y要求为定量变量（若为定类变量，请使用逻辑回归）。
输出：模型检验优度的结果，自变量对因变量的线性关系等等。

案例：通过自变量（房间面积、楼层高度、房子单价、是否有电梯、周围学校数量、距地铁站位置）拟合预测因变量（房价），现在发现房子单价与楼层高度之间有着很强的共线性，VIF值高于20；不能使用常见的最小二乘法OLS回归分析，需要使用岭回归模型。

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