文章目录 前言一、逐步回归1. 前进法（Forward Selection）2. 后退法（Backward Elimination）3. 逐步回归法（Stepwise Regression） 二、示例三、代码实现----python 前言 Matlab中逐步回归的实现可以使用 Matlab 的 stepwise 函数，本文主要讨论逐步回归如何在 python 中使用。思路参考

目录 前言 几个高频面试题目 逐步回归分析和多元线性回归的区别 知识储备 多元线性回归 模型选择 (Model Selection) 算法原理 什么是逐步回归分析 实现策略 向前选择 向后剔除 逐步回归 特征选择与逐步回归分析 2.1特征工程 2.2原始特征的问题 2.3降维与特征选择 基于逐步回归分析的特征选择 变量选择的方法 stata逐步回归 应用案例

目录 几个高频面试题目 逐步回归和多元回归的区别是什么 算法原理 算法思想

原始数据： 年份 x1 x2 x3 x4 预报对象y 1955 26.4 29.1 4.1 5.8 3467 1956 27.6 28.8 12.3 6 2622 1957 29.1 30 5.8 8 1880 1958 29 28.7 7.3 7.8 1997 1959 29.4 27.8 11.1 5.3 2615

关注微信公共号：小程在线   关注CSDN博客：程志伟的博客 逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则，通过选择最小的AIC信息统计量，来达到删除或增加变量的目的。 R语言中用于逐步回归分析的函数 step()    drop1()     add1() #1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归分析 tdata<-data.frame(x1=c( 7, 1,11,11,