ridgeBasic
语法
ridgeBasic(Y, X, [mode=0], [alpha=1.0], [intercept=true], [normalize=false],
[maxIter=1000], [tolerance=0.0001], [solver='svd'], [swColName])
详情
进行 ridge 回归估计。
最小化以下目标函数：
参数
Y 数值类型的向量，表示因变量。
X 数值类型的向量/元组/矩阵/表，表示自变量。
-
当 X 是向量/元组时，其长度必须等于 Y 的长度。
-
当 X 是矩阵/表时，其行数必须等于 Y 的长度。
mode 一个整数，可取以下 3 个值
-
0（默认值）: 输出一个系数估计向量
-
1: 输出一个具有系数估计，标准差，t 统计量和 p 值的表
-
2: 输出一个具有 ANOVA(方差分析)、RegressionStat(回归统计)、Cofficient(系数) 和 Residual(残差) 的字典，具体含义见下表：
键 ANOVA 对应值：
|
Source of Variance |
自由度(Degree of freedom) |
平方和(Sum of Square) |
均方差(Mean of square) |
F统计量 |
Significance |
|---|---|---|---|---|---|
| Regression(回归) | 变量个数(p) | 回归平方和(SSR) | 回归均方差(MSR=SSR/R) | MSR对MSE的比值 | 显著性，即统计出的P值 |
| Residual(残差) | 残差自由度(n-p-1) | 残差平方和(SSE) | 残差均方差(MSE=MSE/E) | ||
| Total | 样本自由度， 不包括常数项(n-1) | 总离差平方和(SST) |
键 RegressionStat 对应值：
|
item |
统计值 |
|---|---|
| R2 | R决定系数，描述回归曲线对真实数据点拟合程度的统计量。范围在 [0,1]之间，越接近1 ，说明对y的解释能力越强，拟合越好。 |
| AdjustedR2 | 经自由度修正后的决定系数，通过样本数量与模型数量对 R-squared 进行修正。 |
| StdError | 回归残差标准误差，残差经自由度修正后的标准差。 |
| Observations | 观察样本个数。 |
键 Coefficient 对应值：
|
元素 |
说明 |
|---|---|
| factor | 自变量名称 |
| beta | 回归系数估计值 |
| stdError | 回归系数标准误差。 |
| tstat | T统计值，衡量系数的统计显著性。 |
键 Residual 对应每一个预测值和实际值之间的残差。
alpha 一个浮点数，表示乘以L1范数惩罚项的系数。默认值是1.0。
intercept 布尔值，表示是否包含回归中的截距。默认值为 true，此时系统自动给 X 添加一列 “1”
以生成截距。
normalize 布尔值，默认值为 false。若设为 true，则所有自变量均会进行如下标准化：减去平均值，然后除以L2范数。若
intercept 为 false，该参数会被忽略。
maxIter 一个正整数，表示最大迭代次数。默认值是1000。
tolerance 一个浮点数，表示迭代中止的边界差值。默认值是0.0001。
solve 字符串，表示回归算法模型。可取值 ‘svd’ 或 ‘cholesky’。若 ds 为多个数据源，则 solver 必须为
’cholesky’。
swColName 字符串，表示列名，必须为 X
中存在的列名。如果未指定该参数，则所有样本的权重都默认为1；如果指定该参数，则将指定的列作为自变量的权重。