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机器学习——线性回归

      回归建模的主要流程:
1、描述性统计:对数据有个概览
2、异常缺失值处理
3、多重共线性检验:kappa(cor(),exact=TRUE)
4、相关性分析:筛选自变量
5、参数计算方法:最小二乘法,岭回归
6、检验:
拟合度检验:R^2
模型显著性检验:F检验的P-value
参数检验:T检验的P-value
残差正太性检验:shapiro.test
残差检验
7、预测:

 

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