R 实例——预测海藻数量之模型的精简和调优| 学习笔记

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R 实例——预测海藻数量之模型的精简和调优

目录

一、精简回归模型

二、后消元法操作

一、 精简回归模型

1．查某些系数的显著性，可能会质疑有些变量是否应该进入模型中

2．后消元法（anova（））来精简回归模型，根据的是模型残差平方和的变化

二、后消元法操作

函数_{> summary(1m. a1D}查看模型里面的相关信息得到R-squared: 0. 3205值是不理想的 用向后消元法> anova(1m. a1) 在对模型进行更改>1m2.alupdate(1m.a1，。~season)

> summary(1m2Ia1)  

精度提高 再去掉Chla 1 391 390. 51. 2712 0. 2609903  R平方提高。

为了简便向后消元法输入函数> fina1.1m <- step(1n. a1)|能不断地进行向后消元 然后得到一个很好预测精度的提升3302 如果还想获得跟好的预测精度，可以选择回归度预测模型，提升整体预测精度