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模型评估逻辑框架

2024-12-25 11:33  3

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# 模型评估逻辑框架 ## 数据加载与预处理 ### 加载 50_Startups.csv 数据集。 ### 重命名列以便于后续引用。 ## 初步模型拟合 ### 使用所有自变量（RD_Spend, Administration, Marketing_Spend）构建初始多元线性回归模型。 ### 打印模型参数和详细摘要，评估整体模型性能。 ## 可视化探索 ### 绘制散点图，分别展示 Administration、Marketing_Spend 和 RD_Spend 与 Profit 的关系，不显示拟合曲线。 ### 绘制带有拟合线的图表，直观展示 RD_Spend 和 Profit 之间的关系。 ## 简化模型 ### 构建一个仅包含 RD_Spend 的简化模型，评估其对利润的影响，并打印参数和详细摘要。 ## 异常值检测 ### 计算高杠杆值、DFFITS、学生化残差和 Cook 距离等统计量，识别潜在的异常值。 ### 计算学生化残差绝对值大于2的比例，评估异常值的存在情况。 ## 去除异常值后重新建模 ### 筛选出无异常值的数据集，并基于此数据集重新拟合简化模型。 ### 打印新模型的参数和详细摘要，评估去除异常值后的模型性能。 ## 预测与比较 ### 使用新模型对原始数据进行预测，生成实际值与预测值的对比表。 ### 计算并展示预测误差，评估模型的预测准确性。 ## 相关性分析 ### 计算选定连续
数据分析 机器学习 统计学
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