业务模型 VS 算法模型,到底该怎么用?
商品价格/促销与销量的关系,容易用数据量化,因此催生出一个经典的算法模型:价格弹性模型。首先采集不同价格下商品销量;第二步,拟合函数,总结出量价模型;第三步就可以拿模型推测涨价效果,或者求出利润最大化的价格了(如下图):注意!方法都是为解决问题而设计的,两种方法各有优势。二、业务模型的优势业务模型最...
【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法
利用不纯度可以确定节点(最优条件),对于分类问题,通常采用基尼不纯度或者信息增益,对于回归问题,通常采用的是方差或者最小二乘拟合。当训练决策树的时候,可以计算出每个特征减少了多少树的不纯度。对于一个决策树森林来说,可以算出每个特征平均减少了多少不纯度,并把它平均减少的不纯度作为特征选择的值。下边的例子...
地方政府债券专辑丨地方债相对价值交易策略比较与研究
此外,从表1中各主成分利差与主要宏观变量线性回归的p值可以看到,第三主成分利差还呈现一个较好的特性,即其与主要宏观变量的相关性都较弱。这意味着在构建相应策略时仅需要关注利差本身。对于第三主成分与宏观经济变量相关度较弱的原因,笔者推测可能为曲线的凸性更多与投资者行为相关,如追逐曲线“凸点”。对此后续可...
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
为了根据数据集的可压缩率预测Scalinglaw参数,可在每个数据集的拟合Scalinglaw参数上进行简单的线性回归拟合。之前我们提到,针对数据集D,计算可压缩率H的方法是:先计算每个元素d压缩后比特量与原始比特量的比值,然后再计算所有元素的平均值。一旦从H拟合出预测每个参数(E,A,B,α,β)的...
AI量化探秘:数字世界的投资黑科技
特征提取:从原始数据中提取有意义的变量,如价格波动、交易量变化和财务指标等,为模型提供市场洞察。利用统计方法和机器学习技术进行特征选择,筛选出对预测最有用的特征,减少模型复杂度,提高预测能力。模型训练与验证:选择适合的数据特性和投资策略的模型,如线性回归、神经网络等,通过训练数据集让模型学习数据中的模式和...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
一旦我们得到了回归系数β,就可以用它来预测新的因变量值或评估模型的拟合优度(www.e993.com)2024年10月24日。预测值Y^可以通过将新的自变量值代入模型方程中来计算。模型的拟合优度可以通过各种统计指标来评估,如决定系数(R2)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)等。03、模型优缺点分析...
跨境电商如何使用线性回归模型预测运输费?需要注意哪几点?
(1)模型的拟合程度首先,我们要评估模型的拟合程度,它是回归直线与实际情况的匹配度,也被称为决定系数。在输出结果中,我们重点要关注“调整的R平方(AdjustedRSquare)”的值。R平方可以理解为模型能够解释实际情况的百分比。由于要去除自变量个数对R平方的影响,所以叫做调整的R平方,这个数值在0到1之间,数值越...
第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)
Step3:点击“统计”默认选项“估算值”;“模型拟合”;另选择“durinwaston(德宾-沃森)和“描述”。设置完后,点击“继续”。Step4:在弹出“线性回归:图”对话框中将“*ZRESID”(标准化残差)放入Y轴中,将“*ZPRED”(标准化预测值)放入X轴中,勾选“直方图”和“正态概率图”,单击“继续”。点击“确...
文科生都能看懂的机器学习教程:梯度下降、线性回归、逻辑回归
总之,:我们通过梯度下降找到数据点和最佳拟合线之间最小的空间;而最佳你和线是我们做预测的直接依据。线性回归线性回归是分析一个变量与另外一个或多个变量(自变量)之间,关系强度的方法。线性回归的标志,如名称所暗示的那样,即自变量与结果变量之间的关系是线性的,也就是说变量关系可以连城一条直线。
线性回归 之 玩转金郡
iii.计算测试误差代码解释如下:前两行打印出model的截距(intercept_)属性和系数(coef_)属性的值,截距是个1维矩阵而系数是个2维矩阵(为了存储多变量线性回归的系数),因此用[0]和[0][0]来分别取出截距和系数的值。最后一行打印测试误差就调用了model的predict()函数,而生成的...