簡介 在機器學習中，模型的效能和準確性完全取決於我們提供給它的資料，因此它是模型訓練和模型構建中最有影響力的引數。主要是在處理監督機器學習問題時，我們資料集中的變數大多是分類變數和連續變數。將分類變數轉換為連續變數有一些好處。在本文中，我們將討論將分類變數轉換為連續變數的一些好處，它如何影響模型的效能，以及這樣做的核心思想。 ... 閱讀更多

簡介 評估機器學習模型是確定其效能和對特定任務的適用性的一個關鍵步驟。有多種評估方法可用於衡量機器學習模型，具體取決於問題的性質和可用資料。評估方法 以下是一些機器學習中常用的理想評估方法：訓練/測試拆分 此策略旨在模擬現實世界的情況，在這些情況下，模型會遇到新的、未探索的資料。我們可以透過在訓練集上訓練模型，然後評估它對未觀察到的例項的泛化效果來確定模型的泛化能力。 ... 閱讀更多

簡介 多重共線性是一種現象，其特徵是預測變數之間存在高度相關性或線性依賴性，它對迴歸分析提出了重大挑戰。本文探討了多重共線性對統計模型的不利影響，重點關注諸如係數估計不可靠、模型可解釋性降低、標準誤差增加以及變數使用效率低下等問題。我們深入探討了多重共線性的後果，並討論了減輕其影響的潛在解決方案。透過理解和解決多重共線性，研究人員和從業者可以提高迴歸模型的準確性、可靠性和可解釋性，從而實現更強大的分析和更明智的決策。多重共線性的問題 不可靠的係數估計 因為 ... 閱讀更多

簡介 在處理時間序列資料時，至關重要的是採用一種考慮資料時間順序的交叉驗證方法。這是因為時間序列資料顯示出自相關性，這意味著資料點的值與其先前值相關。因此，與許多其他機器學習應用不同，資料不能被視為獨立且同分布 (iid)。標準的 k 折交叉驗證技術（將資料隨機分成 k 折，並在 k-1 折上訓練模型，然後在剩餘的折上測試模型）不適用於時間序列資料。 ... 閱讀更多

簡介 當今的大資料時代需要一種可靠且有效的方法來從資料集中選擇重要變數。由於有如此多的特徵可用，因此確定哪些特徵對目標變數的影響最大可能很棘手。僅選擇最重要的變數可以提高模型效能、提高模型可解釋性並降低過擬合的風險。本文介紹了從資料集中選擇重要變數的多種方法。我們將介紹從單變數特徵選擇和正則化等基本統計方法，到 PCA 和特徵重要性等更復雜的技術。 ... 閱讀更多