多元线性回归如何避免过拟合

多元线性回归中，选用不同的筛选变量的方法可能造成不同的拟合结果，如何避免过拟合

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：解决多元线性回归的多重共线性问题
• 除此之外, 这篇博客: 基于多元线性回归的房价预测中的 拟合 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  # 刚才的探索我们发现，style 与 neighborhood 的类别都是三类，
   ## 如果只是两类的话我们可以进行卡方检验，所以这里我们使用方差分析
      
  ## 利用回归模型中的方差分析
  ## 只有 statsmodels 有方差分析库
  ## 从线性回归结果中提取方差分析结果
  import statsmodels.api as sm
  from statsmodels.formula.api import ols # ols 为建立线性回归模型的统计学库
  from statsmodels.stats.anova import anova_lm
  

  

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^