PAGE1

PAGE1

逐步回归

逐步回归的基本原理

逐步回归是一种回归分析方法，用于在多个自变量中选择最佳的自变量组合，以构建最合适的回归模型。逐步回归通过逐步添加或删除自变量，寻找最优的模型，从而避免过度拟合和欠拟合的问题。逐步回归主要有两种方法：向前选择（ForwardSelection）和向后选择（BackwardElimination）。

向前选择（ForwardSelection）

向前选择是从没有自变量的模型开始，逐步添加一个自变量，直到模型的性能不再显著提高。具体步骤如下：

初始模型：从一个只包含截距的模型开始。

添加自变量：计算每个候选自变量的单变量回归