단순 선형 회귀의 결과가 다 변수/다중 reg보다 우수함

Question

주택 가격을 예측할 수있는 기존 모델이 단순 선형 회귀 분석을 사용합니다. 입력으로 나는 날짜와 산출이 가격이다.

전반적인 결과를 향상 시켜서 하나 이상의 기능을 추가하고 싶었습니다. 새로운 기능은 예상 속성으로부터의 거리입니다.

문제는 다중/다 변수 회귀가 단순 회귀보다 조금 나쁘다는 점입니다. (모든 데이터는 정규화 됨)

왜 이런 일이 발생하며 어떻게 접근 할 수 있습니까?

Answer 1

은 나열하려면 가능한 이유 수십 있습니다 몇 :

• 새로운 기능은 거의 당신이 예측하려고하는 것과 상관 관계가있는 경우 - 효율적 더 기대할 수 없다, 따라서 시스템에 잡음을 주입하는 성능
• 당신은 당신이 선형 모델을 사용하고 있기 때문에 더 많은 기능이 새로운 기능은 아주 좋은 예측 인자이지만, 그 관계가 종속에을 선형되지 않은 경우에도, 더 힘들어 문제
• 으로 이어질 수 있습니다 거의 데이터 포인트가있는 경우 변수 - 모델이 실패합니다. 등의 아니라
• 선형 회귀는 매우 순진 모델, 심지어 능선 /입니다 완전히 (나쁜 기능을 잘 다루고 있기 때문에 특히 올가미)

을 결과 변경 될 수 있습니다 올가미 회귀