中查看其相关矩阵如果存在相关系

shakibalhasan75

数大于的变量则可能存在多重共线性。然后您可以通过运行回归分析来测试潜在的预测变量。如果 R 平方值（第  节中提到接近 则存在多重共线性需要删除这些数据点。 接下来线性回归在现实世界中如何使用？  线性回归的例子 从理论上探索线性回归固然很好但也有助于理解它在现实生活中的应用。作为数据分析中使用最广泛的算法之一让我们看看线性回归如何应用于三个关键领域。 医疗保健中的线性回归 在医学中线性回归适用于预测任务从患者对新药物的反应到医学研究。它还通常用于预测称为患者住院时间 (LOS) 的指标。使用之前的住院时间诊断疾病饮食年龄甚至地理位置的数据线性回归可以预测患者未来的 LOS。这有很多好处。 首先它有助于识别医疗保健系统中的。

低效率问题其次它是一个强大的质量指标（较短的 LOS 通常意味着患者正在得到他们需要的护理。最后这是一个很好的财务衡量标准因为较长的 LOS 通常成本更高。所有这些见解都可以用来制定降低成本的新策略。 您可以在本文中了解有关数据分析和医疗保健之间关系的更多信息。 金融中 贝宁 手机号码数据 的线性回归 金融可能是线性回归最常应用的业务领域。这是因为它可以预测未来事件并自动执行任务否则这些任务将花费分析团队大量时间。例如我们经常使用线性回归进行时间序列分析。这涉及分析定期间隔的数据点（例如每日股市数据或贵金属价值的年度变化。对这些数据进行建模可以帮助预测未来的价值例如利率或汇率。我们还可以使用线性回归来计算保险领域的风险。 零售业的线性回归 零售业是线性回归经常应用的另。



一个领域。线性回归模型可以帮助预测未来的产品销售预测库存补货需求甚至单个客户的行为。在后一种情况下零售商可能会根据客户的年龄性别和位置等因素使用线性回归来预测客户可能在店内或网上消费的金额。线性回归算法可以帮助零售商高精度地预测支出。这使他们能够改进营销策略定制消息传递和客户体验以针对这些人更有可能购买的产品。 当然线性回归还有许多其他用途但这凸显了该模型的多功能性。如果您准备好更深入地了解一些实际示例请查看本 Excel 和 Python 中的线性回归教程。  准备线性回归模型四种技术 在本节中我们将简要描述准备线性回归模型的四种技术。这些在机器学习中很常见。作为初学者您可能不需要详细了解它们但值得了解它们。 由于这些技术涉及稍微复杂的理论因此我们将保。