【摘 要】
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中国互联网是全球第一大网,从而也引申出很多问题需要利用数据来解决,然而数据建模分析会遇到一个特别的问题。如何协调回归建模中的多重共线性和模型的可解释性,是在众多回归模型中一直在研究解决的问题。准确预测app的未来月活跃用户数和建立未来月活跃用户数的影响因素指标看板,可以将app的潜力挖掘到极致,减少无用app的生产,节约企业资金和人力成本,提升工作效率。为了解决该问题,本文研究了一种聚类协变量方式
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中国互联网是全球第一大网,从而也引申出很多问题需要利用数据来解决,然而数据建模分析会遇到一个特别的问题。如何协调回归建模中的多重共线性和模型的可解释性,是在众多回归模型中一直在研究解决的问题。准确预测app的未来月活跃用户数和建立未来月活跃用户数的影响因素指标看板,可以将app的潜力挖掘到极致,减少无用app的生产,节约企业资金和人力成本,提升工作效率。为了解决该问题,本文研究了一种聚类协变量方式的回归模型（CCR）。该模型将缺少独立变异的变量在投影到同一聚类中或与其他协变量（具有独立变异）一起使用时,即使在限制也能产生出一个非奇性的gram矩阵。在线性和非线性模型中,只要模型允许线性预测变量,CCR都是可行的。对于给定的模型,CCR消除了调整参数和惩罚函数的选择。除了稀疏性,CCR还要求将高维参数空间简化为较小的可识别参数空间。此外,CCR允许对参数进行推断,而与参数的大小无关;然而收缩方法则无法解决对抛出的协变量的推断。CCR估计共同考虑了模型、结果和协变量信息。像惩罚性回归方法一样,CCR结果是可以解释的,并且与充分降维法不同,推断是可行的。通过对我们的实例分析,将采用CCR得出的结果与采用多元线性回归和随机森林所得的结果进行了对比,评价了该聚类协变量回归方法的优劣性。研究发现:CCR的拟合优度0.880,随机森林的拟合优度为0.881,而多元线性回归仅0.843,可以发现聚类协变量回归在不损失预测精度的情况下,也保留了参数的可解释性,可以为我们建立可读的数据指标看板方便我们监控,也可以精准预测到未来的月活跃用户数。
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