很多同學(xué)目前所做的業(yè)務(wù)分析工作，徒手分析即可cover業(yè)務(wù)需求，較少用到一些高階的統(tǒng)計(jì)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)上面的東西。漸漸的便會(huì)產(chǎn)生一種感覺，即數(shù)據(jù)分析滿足業(yè)務(wù)需求即可，不需要會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)。
?1、目前的工作不需要，不代表之后的工作不需要，我們應(yīng)該著眼于我們整個(gè)數(shù)據(jù)分析生涯?；2、掌握一些模型可以高效做一些定量分析，較徒手分析效率更高，更準(zhǔn)?；3、我們覺得一些東西沒用，很可能是因?yàn)槲覀冞€沒有發(fā)現(xiàn)如何去用 ；4、我們對(duì)自己的要求不應(yīng)該止于滿足業(yè)務(wù)需求，一些探索性專題非常依賴于機(jī)器學(xué)習(xí) ；
基于以上，我嘗試開始更新一些機(jī)器學(xué)習(xí)方面的文章，從較基礎(chǔ)的線性回歸、決策樹等開始，希望大家可以跟著小洛一起學(xué)習(xí)，有疑問大家可以隨時(shí)在交流群提～
線性回歸是利用線性的方法，模擬因變量與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的關(guān)系。對(duì)于模型而言，自變量是輸入值，因變量是模型基于自變量的輸出值，適用于x和y滿足線性關(guān)系的數(shù)據(jù)類型的應(yīng)用場景。線性回歸應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析的場景主要有兩種：模型數(shù)學(xué)形式：?=?0+?1?1+?2?2+?+????例如要衡量不同的用戶特征對(duì)滿意分?jǐn)?shù)的影響程度，轉(zhuǎn)換成線性模型的結(jié)果可能就是：分?jǐn)?shù)=-2.1+0.56*年齡線性回歸模型分為一元線性回歸與多元線性回歸：區(qū)別在于自變量的個(gè)數(shù)我們知道了模型的公式，那么模型的系數(shù)是如何得來呢？我們用最小二乘法來確定模型的系數(shù)。最小二乘法，它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配，利用最小二乘法可以求得一條直線，并且使得擬合數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。將上述模型公式簡化成一個(gè)四個(gè)點(diǎn)的線性回歸模型來具體看：分?jǐn)?shù)=-2.1+0.56*年齡最小二乘法選取能使模型 誤差平方和= ??1?+ ?2?+ ?3?+ ?4?最小化的直線，生成直線后即可得出模型自變量的系數(shù)和截距。三、決定系數(shù)R方（R-squared）與調(diào)整R方
R方也叫決定系數(shù)，它的主要作用是衡量數(shù)據(jù)中的因變量有多準(zhǔn)確可以被某一模型所計(jì)算解釋。公式：離差平方和：代表因變量的波動(dòng)，即因變量實(shí)際值與其平均值之間的差值平方和誤差平方和：代表因變量實(shí)際值與模型擬合值之間的誤差大小故R方可以解釋因變量波動(dòng)中，被模型擬合的百分比，即R方可以衡量模型擬合數(shù)據(jù)的好壞程度；R方的取值范圍<=1，R方越大，模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度越好；使用不同模型擬合自變量與因變量之間關(guān)系的R方舉例，R方=1 模型完美的擬合數(shù)據(jù)(100%)R方=0.91 模型在一定程度較好的擬合數(shù)據(jù)(91%)
R方<0 擬合直線的趨勢與真實(shí)因變量相反
一般的R方會(huì)存在一些問題，即把任意新的自變量加入到線性模型中，都可能會(huì)提升R方的值，模型會(huì)因加入無價(jià)值的變量導(dǎo)致R方提升，對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生誤導(dǎo)。故在建立多元線性回歸模型時(shí)，我們把R方稍稍做一些調(diào)整，引進(jìn)數(shù)據(jù)量、自變量個(gè)數(shù)這兩個(gè)條件，輔助調(diào)整R方的取值，我們把它叫調(diào)整R方，調(diào)整R方值會(huì)因?yàn)樽宰兞總€(gè)數(shù)的增加而降低(懲罰)，會(huì)因?yàn)樾伦宰兞繋淼挠袃r(jià)值信息而增加(獎(jiǎng)勵(lì))；可以幫助我們篩選出更多有價(jià)值的新自變量。n：數(shù)據(jù)量大?。ㄐ袛?shù)）->數(shù)據(jù)量越大，新自變量加入所影響越??；p：自變量個(gè)數(shù)->自變量個(gè)數(shù)增加，調(diào)整R方變小，對(duì)這個(gè)量進(jìn)行懲罰；一句話，調(diào)整R方不會(huì)因?yàn)槟Ｐ托略鰺o價(jià)值變量而提升，而R方會(huì)因?yàn)槟Ｐ托略鰺o價(jià)值變量而提升！通過觀測調(diào)整R方可以在后續(xù)建模中去重多重共線性的干擾，幫助我們選擇最優(yōu)自變量組合。R方/調(diào)整R方值區(qū)間經(jīng)驗(yàn)判斷四、線性回歸在數(shù)據(jù)分析中的實(shí)戰(zhàn)流程我們以共享單車服務(wù)滿意分?jǐn)?shù)據(jù)為案例進(jìn)行模型實(shí)戰(zhàn)，想要去分析不同的特征對(duì)滿意分的影響程度，模型過程如下：
1、讀取數(shù)據(jù)
2、切分因變量和自變量、分類變量轉(zhuǎn)換啞變量
多重共線性：就是在線性回歸模型中，存在一對(duì)以上強(qiáng)相關(guān)變量，多重共線性的存在，會(huì)誤導(dǎo)強(qiáng)相關(guān)變量的系數(shù)值。
強(qiáng)相關(guān)變量：如果兩個(gè)變量互為強(qiáng)相關(guān)變量，當(dāng)一個(gè)變量變化時(shí)，與之相應(yīng)的另一個(gè)變量增大/減少的可能性非常大。
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當(dāng)我們加入一個(gè)年齡強(qiáng)相關(guān)的自變量車齡時(shí)，通過最小二乘法所計(jì)算得到的各變量系數(shù)如下，多重共線性影響了自變量車齡、年齡的線性系數(shù)。
這時(shí)候，可以使用VIF消除多重共線性：VIF=1/(1-R方)，R方是拿其他自變量去線性擬合此數(shù)值變量y得到的線性回歸模型的決定系數(shù)。某個(gè)自變量造成強(qiáng)多重共線性判斷標(biāo)準(zhǔn)通常是：VIF>10
我們發(fā)現(xiàn)，年齡的VIF遠(yuǎn)大于10，故去除年齡這一變量，去除后重新計(jì)算剩余變量VIF發(fā)現(xiàn)所有均<10，即可繼續(xù)。
4、計(jì)算調(diào)整R方
5、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
我們希望不同自變量的線性系數(shù)，相互之間有可比性，不受它們?nèi)≈捣秶绊?/span>
6、擬合模型，計(jì)算回歸系數(shù)
共享單車分?jǐn)?shù)案例，因變量是分?jǐn)?shù)，自變量是年齡、組別、城區(qū)，線性回歸的結(jié)果為：分?jǐn)?shù) = 5.5 + 2.7 * 年齡 +0.48 * 對(duì)照組 + 0.04 * 朝陽區(qū) + 0.64 * 海淀區(qū) + 0.19 * 西城區(qū)
7、生成分析洞見-驅(qū)動(dòng)力因素??
最終產(chǎn)出不同用戶特征對(duì)用戶調(diào)研分?jǐn)?shù)的驅(qū)動(dòng)性排名。驅(qū)動(dòng)力分?jǐn)?shù)反應(yīng)各個(gè)變量代表因素，對(duì)目標(biāo)變量分?jǐn)?shù)的驅(qū)動(dòng)力強(qiáng)弱，驅(qū)動(dòng)力分?jǐn)?shù)絕對(duì)值越大，目標(biāo)變量對(duì)因素的影響力越大，反之越小，驅(qū)動(dòng)力分?jǐn)?shù)為負(fù)時(shí)，表明此因素對(duì)目標(biāo)變量的影響為負(fù)向。
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8、根據(jù)回歸模型進(jìn)行預(yù)測
至此，回歸模型已經(jīng)建好，預(yù)測就不寫了，把要預(yù)測的數(shù)據(jù)x自變量導(dǎo)入模型即可預(yù)測y。
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