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1700501163 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497625]

1700501164 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 10.3.2　回归中的变量筛选方法

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1700501166 无论是线性回归，还是逻辑回归，在回归拟合的过程中，都要进行变量的筛选，并且有各种不同的筛选方法，其中最常见、最著名的3种方法分别是向前引入法（Forward Selection）、向后剔除法（Backward Elimination）、逐步回归法（Stepwise Selection）。

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1700501168 ❑向前引入法（Forward Selection）。即采用回归模型逐个引入自变量。刚开始，模型中没有自变量，然后引入第一个自变量进入回归方程，并进行F检验和T检验，计算残差平方和。如果通过了检验，则保留该变量。接着引入第二个自变量进入回归模型中，重新构建一个新的估计方程，并进行F检验和T检验，同时计算残差平方和。从理论上说，增加一个新的自变量之后，回归平方和应该增加，残差平方和应该减少。引进一个新自变量前后的残差平方和之差额就是新引进的该自变量的偏回归平方和，如果改值明显偏大，说明新引进的该自变量对目标变量有显著影响，反之则没有显著影响。向前引入法最大的缺点是最先引入回归方程的变量在随后不会被剔除出去，这会对后面引入的变量的评估过程和结果造成干扰。

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1700501170 ❑向后剔除法（Backward Elimination）。向后剔除法正好与向前引入法相反，即首先把所有的自变量一次性放进回归模型中进行F检验和T检验，然后逐个删除不显著的变量，删除的原则是根据其偏回归平方和的大小来决定的。如果偏回归平方和很大则保留，否则删除之。向后剔除法最大的缺点是可能会引入一些不重要的变量，并且变量一旦被剔除之后，就没有机会重新进入回归模型中了。

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1700501172 ❑逐步回归法（Stepwise Selection）。该方法综合了上述两种方法的特点。自变量仍然是逐个进入回归模型中，在引入变量时需要利用偏回归平方和进行检验，只有显著时才可以加入。当新的变量加入模型之后，又要重新对原来的老变量进行偏回归平方和的检验，一旦某变量变得不显著时就要立即删除该变量。如此循环往复，直到留下来的老变量均不可删除，并且新的变量也无法加入为止。

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1700501178 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 10.3.3　逻辑回归的应用优势

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1700501180 相比于数据挖掘建模常用的其他算法如决策树、神经网络、邻近记忆推理等，逻辑回归技术是最成熟、应用最广泛的，也是数据分析师和数据化运营业务人员最为熟悉的。在各种新的数据挖掘算法层出不穷的今天，逻辑回归技术仍然具有强大的活力和最广泛的业务应用基础。

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1700501186 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 10.3.4　逻辑回归应用中的注意事项

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1700501188 逻辑回归实践应用中的注意事项如下：

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1700501190 ❑建模数据量不能太少，目标变量中每个类别所对应的样本数量要足够充分，才能支持建模。

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1700501192 ❑要注意排除自变量中的共线性问题。关于共线性问题，可参考本书8.7节。

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1700501194 ❑异常值（Outliers）会给模型带来很大干扰，应该删除。

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1700501196 ❑逻辑回归模型本身不能处理缺失值（Missing Value），所以应用逻辑回归算法的时候，要注意针对缺失值进行适当的处理，或者赋值，或者替换，或者删除，可参考本书8.4.1节。

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1700501201 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497628]

1700501202 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 10.4　多元线性回归技术的实践应用和注意事项

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1700501204 之所以本章在最后才介绍线性回归模型，主要的原因在于线性回归是逻辑回归的基础，同时，线性回归也是数据挖掘中常用的处理预测问题的有效方法。线性回归与逻辑回归最大的区别，也是最直观的区别在于目标变量的类型，线性回归所针对的目标变量是区间型的（Interval），而逻辑回归所针对的目标变量是类别型的（Category）。另外，线性回归模型与逻辑回归模型的主要区别如下：

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1700501206 ❑线性回归模型的目标变量与自变量之间的关系假设是线性关系的，而逻辑回归模型中目标变量与自变量之间的关系是非线性的。

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1700501208 ❑在线性回归中通常会假设，对应于自变量X的某个值，目标变量Y的观察值是服从正态分布的；但是，在逻辑回归中，目标变量Y是服从二项分布0和1或者多项分布的。

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1700501210 ❑在逻辑回归中，不存在线性回归里常见的残差。

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1700501212 ❑在参数的估值上，线性回归通常采用的是最小平方法，而逻辑回归通常采用的是最大似然法。

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