CurFi：一种利用曲线拟合寻找最佳回归分析模型的自动化工具
机器学习
2022-05-17 v1
摘要
回归分析是一种众所周知的定量研究方法，主要探索一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。在具有多个自变量的大型数据集上手动进行回归分析可能非常繁琐。一个自动化的回归分析系统将对研究人员以及非专业用户大有帮助。因此，本研究的目标是设计和开发一个自动化的曲线拟合系统。作为成果，我们开发了一个名为“CurFi”的曲线拟合系统，该系统使用线性回归模型将曲线拟合到数据集，并找出最佳拟合模型。该系统支持上传数据集、将数据集划分为训练集和测试集、从数据集中选择相关特征和标签；训练完成后，系统将返回最佳拟合的线性回归模型。所开发的工具对于技术知识有限的用户来说将是一个极好的资源，他们也能使用开发的“CurFi”系统为数据集找到最佳拟合回归模型。
引用
@article{arxiv.2205.07804,
title = {CurFi: An automated tool to find the best regression analysis model using curve fitting},
author = {Ayon Roy and Tausif Al Zubayer and Nafisa Tabassum and Muhammad Nazrul Islam and Md. Abdus Sattar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.07804},
year = {2022}
}