在普通最小二乘法中,回归目标向量针对一组预测变量,帽子矩阵计算为
PRESS(预测的残差平方和)由下式计算
在哪里是个残差和是帽子矩阵的对角元素。
在带惩罚系数的岭回归中,帽子矩阵被修改为
是否可以使用修改后的帽子矩阵以相同的方式计算 PRESS 统计量?
在普通最小二乘法中,回归目标向量针对一组预测变量,帽子矩阵计算为
PRESS(预测的残差平方和)由下式计算
在哪里是个残差和是帽子矩阵的对角元素。
在带惩罚系数的岭回归中,帽子矩阵被修改为
是否可以使用修改后的帽子矩阵以相同的方式计算 PRESS 统计量?
可以采用以下方法应用 L2 正则化并获得 PRESS 统计量。该方法使用数据增强方法。
假设您有 N 个 Y 样本和 K 个解释变量 X1,X2...Xk....XK