基本信息

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文档摘要

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逐步回归方法的改进与实践探索：从理论优化到应用突破

一、引言

1.1研究背景

在数据科学和机器学习领域，回归分析是一种至关重要的统计方法，用于探究变量之间的关系并进行预测。它在金融风险评估、医疗诊断预测、市场营销策略制定等众多领域有着广泛应用。逐步回归方法作为回归分析中的一种关键变量选择技术，通过逐步添加或删除自变量，旨在寻找对因变量有显著影响的变量组合，从而构建简洁且有效的回归模型。

随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量呈爆炸式增长，数据的复杂性也不断提高。在实际应用中，我们常常面临高维数据，即包含大量自变量的数据集。例如，在生物医学研究中，基因表达数据可能包含成千上万个基因作为自变量，