Logo ar.boatexistence.com

لماذا الانحدار التدريجي؟

جدول المحتويات:

لماذا الانحدار التدريجي؟
لماذا الانحدار التدريجي؟

فيديو: لماذا الانحدار التدريجي؟

فيديو: لماذا الانحدار التدريجي؟
فيديو: B-05 - الانحدار التدريجي Gradient Descent 2024, يمكن
Anonim

بشكل صحيح ، فإن خيار الانحدار التدريجي في Statgraphics (أو حزم الإحصائيات الأخرى) يضع المزيد من القوة والمعلومات في متناول يدك أكثر من خيار الانحدار المتعدد العادي، وهو بشكل خاص مفيد في غربلة عدد كبير من المتغيرات المستقلة المحتملة و / أو ضبط النموذج بدقة …

لماذا تستخدم الانحدار التدريجي؟

يستخدم بعض الباحثين الانحدار التدريجي لتقليم قائمة المتغيرات التوضيحية المعقولةوصولاً إلى مجموعة شحيحة من المتغيرات "الأكثر فائدة". بينما يولي آخرون القليل من الاهتمام أو لا ينتبهون للمعقولية. سمحوا للإجراء التدريجي باختيار المتغيرات الخاصة بهم.

لماذا استخدم الباحث الانحدار المتعدد التدريجي؟

يمكن استخدام الانحدار التدريجي كأداة لإنشاء الفرضيات ، مع إعطاء إشارة إلى عدد المتغيرات التي قد تكون مفيدة، وتحديد المتغيرات التي تعتبر مرشحة قوية لنماذج التنبؤ.

لماذا الانحدار التدريجي مثير للجدل؟

يعتبر النقاد الإجراء كمثال نموذجي لتجريف البيانات ، وغالبًا ما يكون الحساب المكثف بديلاً غير كافٍ لخبرة مجال الموضوع. بالإضافة إلى ذلك ، فإن نتائج الانحدار التدريجي هي غالبًا ما تستخدم بشكل غير صحيح دون تعديلها لحدوث اختيار النموذج

ما هي ميزة التحديد التدريجي مقارنة بأفضل اختيار مجموعة فرعية؟

ينتج Stepwise نموذجًا واحدًا يمكن أن يكون أبسط. أفضل مجموعات فرعية توفر مزيدًا من المعلومات من خلال تضمين المزيد من الطرز ، ولكن قد يكون الأمر أكثر تعقيدًا لاختيار واحد. نظرًا لأن Best Subsets يقيم جميع النماذج الممكنة ، فقد تستغرق النماذج الكبيرة وقتًا طويلاً للمعالجة.

موصى به: