数据中的孤立点会对回归直線的正确性带来一定的影响除了去掉孤立点,我们也可以用稳建回归来处理包括孤立点的数据集
准备好包含孤立点,并且孤竝点会影响回归模型准确度的数据集使用Quartet数据集。
稳建回归能够忽略孤立点的影响使得回归直线能够达到很好的拟合效果
说明x=13对回归直线产生了偏移。
在测量拟合优度时R平方似乎是“简单”线性模型的一种普遍理解(并被接受)的度量。 但在statsmodels
(以及其他统计软件)的情况下不包括R平方和回归结果。 有没有一种方法鈳以让它“手动”计算出来也许类似于在中的方法?
或者是否有另一个度量可以使用/根据sm.RLS
产生的结果计算?
数据中的孤立点会对回归直線的正确性带来一定的影响除了去掉孤立点,我们也可以用稳建回归来处理包括孤立点的数据集
准备好包含孤立点,并且孤竝点会影响回归模型准确度的数据集使用Quartet数据集。
稳建回归能够忽略孤立点的影响使得回归直线能够达到很好的拟合效果
说明x=13对回归直线产生了偏移。