一元判定模型有哪些利弊？

关于一元判定模型有哪些利弊？很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天周边号就来为大家分享一下，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题！

把数据分成训练集和测试集。训练集用来找出模型中参数，而测试集用来测试模型准确性。

有些非线性回归是可以转化成线性回归来处理的，【beat，r，j】=nlinfit（x，y，model）这个是求回归系数的，beat就表示回归系数，r表示残差，j表示jacobian矩阵。如果你还要求置信区间，用betaic=nlparci（beat，r，j）。

回归分析法

所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。

一、优点

1、它表明自变量和因变量之间的显著关系

2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。

回归分析也允许去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组较佳的变量，用来构建预测模型。

二、缺点

回归模型比较简单，算法相对低级。

扩展资料

应用

相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。

比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。

一般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

例如，如果要研究质量和用户满意度之间的因果关系，从实践意义上讲，产品质量会影响用户的满意情况，因此设用户满意度为因变量，记为Y质量为自变量，记为X。通常可以建立的线关系： Y=A+BX+§。

式中：A和B为待定参数，A为回归直线的截距B为回归直线的斜率，表示X变化一个单位时，Y的平均变化情况§为依赖于用户满意度的随机误差项。

内容到此结束，如果本次关于一元判定模型有哪些利弊？的分享解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！