高维变量筛选毕业论文

评定优秀毕业论文通常会根据以下几个方面进行考量：1. 学术质量：论文的学术质量是评定优秀毕业论文的重要指标之一，包括研究方法是否科学、数据分析是否准确、结论是否可靠等。2. 创新性：优秀毕业论文应该具有一定的创新性，能够对研究领域提出新的见解或者新的问题，独立思考并得出新的结论。3. 实用价值：毕业论文应该具有一定的实用价值，即在实际问题中具有应用前景，能够为相关领域的实践提供新的思路、方法或者结论。4. 文章质量：评定优秀毕业论文还需要考虑文章质量，包括逻辑清晰、表述精炼、格式规范等方面。5. 答辩表现：优秀毕业论文的答辩表现也是评定指标之一。研究者需要能够清晰地阐述自己的研究内容和结论，回答评审专家的问题，并与评审专家进行积极的交流和讨论。需要注意的是，不同学校和不同学院对于优秀毕业论文的评定标准和权重可能会有所不同。在撰写毕业论文的过程中，研究者应该结合具体要求和导师的指导，力求做到学术规范、思路清晰、内容丰富、表述精炼，并在答辩中展现出自己的研究成果和学术素养。

论文的变量是自己在写论文的时候确定的变量参数一般是实证分析的时候要使用到的，也就是自己在写论文的时候是已经确定了要研究哪些数量或者指标之间的关系，所以在具体分析的时候就应该根据实际情况去控制相应的变量

交叉验证是机器学习中常用的一种验证和选择模型的方法，常用的交叉验证方法是K折交叉验证。将原始数据分成K组(一般是均分)，将每个子集分别作一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型，k个模型的验证误差的均值即作为模型的总体验证误差，取多次验证的平均值作为验证结果，误差小的模型则为最优模型。k一般大于等于2，一般而言 k=10 (作为一个经验参数)算是相当足够了。 采用的R包是bestglm，主要函数是bestglm()。 结合一个二元Logistic回归的例子，分享如何运用R软件实现10折交叉验证。 搭建完模型，运用predict()得到预测概率，保存测试集的预测概率。 函数中IC = "CV"表示采用交叉验证，CVArgs 表示交叉验证的参数，k=10表示分成10份，REP=1是每次一份作为测试集，family=binomial 表示因变量为二项分布。该函数是利用最优子集回归的原理，对于不同数量的特征，都用k折交叉验证法求一个验证误差，最后比较验证误差与特征数量的关系，选取最优变量。 将返回结果的cv列作图，可以看到在模型变量个数为3的时候，验证误差变得很小，之后随着变量个数增加，误差变化不大。利用coef()函数可查看最优变量。 根据筛选的最优变量，搭建模型，运用predict()得到预测概率。 根据ROC曲线面积对比两个模型在测试集上的预测性能,检验P值>，且AUC均接近于1，说明两模型预测性能一致且很好，但交叉验证得到的模型变量为3个，模型简洁，在实际运用中效率更高，因此可选择交叉验证的模型作为最优模型。 在构建模型做变量筛选方法比较多，在前面推文中给大家介绍了2个，可以翻看一下 如何进行高维变量筛选和特征选择(一)？Lasso回归 如何进行变量筛选和特征选择(二)？最优子集回归 以上就是本次跟大家分享的内容，觉得有用的话点赞、转发哦~

一是控制变量的选定应围绕因变量来产生确定，而不能天马行空，随意搭配；二是控制变量的选定避免随意摘取的心态，毕竟因变量的影响因素较多，需要有条件或者有据可依地选择确定；三是控制变量的选定不是越多越好，你要知道任何一个经济现象产生（因变量）都可能是由千万个因素影响产生的，我们所能做的工作就是从其中选定某些重要因素开予以控制，控制变量就对因变量产生重要影响的因素来确定；四是控制变量的选定需要有理有据，可以有理论依据，也可以经验优先，不能无中生有地确定控制变量。