模型评估逻辑框架
2024-12-25 11:33 203
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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
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