回归分析结果未出现在预期数字范围内

Posted 2023-03-12

【中文标题】回归分析结果未出现在预期数字范围内

【英文标题】：Regression analysis results not coming in Range of numbers expected

【发布时间】：2018-07-24 20:11:49

【问题描述】：

我正在尝试对 25 维数据进行回归分析。 我的数据在数据框中。 我的最终目标是预测一个分数值（0,99,70,22 等）

1.我需要对数据进行归一化/缩放还是线性/多项式回归分析来处理这个问题？

我应用多项式回归虽然它给了我一个很好的 r 平方值，但我看到它返回的 id 结果为负值 -342.54 其他高范围值，如 252（根本不在我给训练的分数范围内） 如何我纠正这个？ 还有其他我想预测值的技术吗？ 所以继承人的链接数据类型： https://docs.google.com/spreadsheets/d/1swkRwLXklrWEDV3bKic5uxl_uHLjzU0QDHJ2JLSP8zQ/edit?usp=sharing

代码如下：

 X= colum[D:AC] of spreadsheet
Y= column['Score'] or column ['Match'] in case of logistic regression
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_ = poly.fit_transform(X)
X_test_ = poly.fit_transform(X_test)
# Instantiate
lg = LinearRegression()

   # Fit
  lg.fit(X_, y)

 # Obtain coefficients
 lg.coef_

【问题讨论】：

没有你的代码和数据，我们什么都做不了。

@vivek kumar 提供了一个示例元组和代码，请帮助对代码/方法进行任何更改？

【参考方案1】：

1.我需要对数据进行归一化/缩放还是线性/多项式回归分析来处理这个问题？

这是“通常”的好习惯。模型收敛更快。如果您使用sklearn，则Linear Regression 模块有一个名为normalize 的参数，当设置为True 时，将在拟合模型之前对所有变量进行归一化

2。我应用了多项式回归，尽管它给了我一个很好的 r 平方值，我看到它返回的 id 导致负值 -342.54 其他高范围值，如 252（根本不在我给训练的分数范围内）我该如何纠正这个?还有其他我想预测值的技术吗？

多项式回归旨在提供介于-inf 和+inf 之间的值。如果您需要百分比值，请通过 sigmoid 之类的函数缩放这些变量。您也可以使用Logistic Regression，predict_proba() 函数将输出介于 0 和 1 之间的概率（尽管此模型完全适用于不同的目标）。

正如@VivekKumar 所说，除非我们有具体信息，否则我们几乎无法帮助您。

【讨论】：

@vivekKumar 感谢一个简单的疑问，在线性回归的情况下，reg.coeff_ 值是否加到 1？

不，他们没有。它们是不受该约束约束的无单位权重

非常感谢！已经给出了我的示例元组和代码，请您帮助我提供有关如何为多项式回归实现 sigmoid 的链接/代码。尝试对数据进行归一化以进行线性回归，但模型的 Rsquared 值仍然很糟糕，没有运气？