sklearn自学指南(part17)--稳健回归-异常值和建模误差

学习笔记，仅供参考，有错必纠

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文章目录

• • 线性模型
  • • 稳健回归:异常值和建模误差
    • • 不同的场景和有用的概念
      • RANSAC:随机样本共识
      • • 算法细节
      • 泰尔-森估计量:基于广义中值的估计量
      • • 理论分析
      • Huber回归
      • 注意

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线性模型

稳健回归:异常值和建模误差

稳健回归的目标是，在存在错误数据的情况下拟合回归模型：要么是异常值，要么是模型中的错误。

不同的场景和有用的概念

在处理被异常值损坏的数据时，有不同的事情需要记住：

• 是X还是y中的异常值

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的sklearn自学指南(part17)--稳健回归-异常值和建模误差的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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