岭回归模型，训练集和测试集划分

数据只有250条，用岭回归模型预测。训练集和测试集8.5：1.5划分，R2太小怎么办？

如果R2太小,有几个方法可以尝试:

1. 检查数据是否有异常值或高杠杠值,必要时去除或变换。
2. 增大λ值,λ值太小会导致过拟合,增加λ可以减少变量的影响,提高R2。
3. 增加训练集数据量。只有250条数据,训练集和测试集划分会导致训练集数据过少,很难训练出有效的模型。可以考虑收集更多数据或使用k折交叉验证等方法。
4. 选择其他模型。岭回归是一种正则化的线性回归,其R2效果并不一定是最好的。可以考虑选择lasso回归、决策树、随机森林等其他模型进行比对。
5. 优化模型参数。除了λ值外,岭回归还有其他参数可以调整,如标准化数据、迭代次数等。可以尝试优化这些参数以获得更好的R2。
6. 特征选择。过多不相关的特征会导致R2下降。可以使用相关性分析、递归特征消除法等方法选择最相关的特征后重新建模。
7. 目标变量变换。有时对目标变量进行log变换或其他变换可以提高R2。
   这些方法可以尝试使用,通过反复实践和调整 parameters,有希望提高R2并得到一个较为满意的模型

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7616754
• 这篇博客你也可以参考下：【R语言-20行代码】牛顿迭代法求伽马函数极大似然估计法的参数估计
• 除此之外, 这篇博客: R 聚类分析中的 3.2．分3类进行系统聚类，画系统聚类图，添加分类框，查看分类结果。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 操作步骤：

  plot(H);rect.hclust(H,3) #添加分类框
  cutree(H,3)
  

  结果：
  
  

  结果解释：
  分3类