Product Image
Product Image 1
Product Image 2

岭回归 (Ridge Regression)

该方法是线性回归的改进方法,在拟合模型时惩罚过大的系数,提升模型的泛化能力。

📦 您将立即获得:

交叉验证结果图矢量图(.pdf)、位图(.tif)
岭回归系数路径图矢量图(.pdf)、位图(.tif)
结果文档(包含Lambda值和各变量的系数等)
结果解读简报
方法相关参考文献
所用R包

温馨提醒:

·如需对图片进行细节调整和美化或对结果有疑问,欢迎在左下角联系客服进行免费处理。

价格

45.00

状态

可下单
*

分析结果图(根据示例数据得到)

岭回归 Analysis Result 1

示例数据

示例文件 1: Ridge_Regression.csv

mpgcyldisphpdratwtqsecvsamgearcarb
21.006.00160.00110.003.902.6216.460.001.004.004.00
21.006.00160.00110.003.902.8817.020.001.004.004.00
22.804.00108.0093.003.852.3218.611.001.004.001.00
21.406.00258.00110.003.083.2119.441.000.003.001.00
18.708.00360.00175.003.153.4417.020.000.003.002.00

📊 数据说明

  • 数据须为csv格式(Excel-另存为csv)
  • 第一列为因变量,其余列为自变量,不需要样品名等标签名
  • 所有列名只能由数字、字母组成,不可有标点符号、空格、中文、希腊字母(α、β)
  • 请确保所有数据为阿拉伯数字,不要包含百分号(%)、单位(如 mg/L)、'<'等字符
  • 数据须为连续变量而不是类别变量,且不可有缺失值
  • 数据变量行数必须相等