後向消除英文解釋翻譯、後向消除的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 backward elimination

after; back; behind; offspring; queen
【醫】 meta-; post-; retro-

always; at; be partial to; direction; face; out; to; toward
【醫】 ad-; ak-; ob-

eliminate; banish; put out; relieve of; remove; resolve; slake; wipe
【計】 blanking; edulcorate
【經】 wipe-out; wipes-out

後向消除（backward elimination）是統計學和機器學習中常用的特征選擇方法，其核心思想是從包含全部自變量的完整模型出發，通過疊代移除對模型貢獻最小的變量，最終得到最優特征子集。該方法在回歸分析和分類任務中均有廣泛應用，尤其適合處理高維數據集的變量篩選需求。

從實施流程看，後向消除包含三個關鍵步驟：1）建立包含所有自變量的初始模型；2）根據預設标準（如p值>0.05或AIC值）剔除最不顯著的變量；3）重複建模和剔除過程直至所有剩餘變量均滿足保留标準。相較于前向選擇法，後向消除能更充分地考慮變量間的交互效應，但計算成本相對較高。

該方法在醫學研究、金融建模等領域具有重要價值。例如在臨床數據分析中，研究者通過後向消除可篩選出與疾病顯著相關的生物标記物，同時排除冗餘指标對模型的幹擾。值得注意的是，該方法對初始變量集的完整性要求較高，若重要變量未包含在初始模型中則可能被錯誤剔除。

參考文獻：

Hastie T, et al. The Elements of Statistical Learning (2nd ed.) Springer, 2009
Scikit-learn官方文檔「特征選擇」章節
Brownlee J. Feature Selection For Machine Learning Machine Learning Mastery, 2021

“後向消除”是一個統計學和機器學習領域常用的術語，指一種特征選擇或變量篩選的方法。以下是詳細解釋：

基本定義
後向消除（Backward Elimination）是一種逐步回歸方法，通過從包含所有候選變量的模型開始，逐步剔除對模型貢獻不顯著的變量，最終保留關鍵變量以優化模型性能。
應用場景
- 常用于線性回歸、邏輯回歸等建模過程。
- 適用于高維數據降維，避免過拟合問題。
操作步驟
典型的流程包括：
- ① 初始模型納入所有變量；
- ② 計算各變量顯著性（如p值）；
- ③ 移除最不顯著變量；
- ④ 重複步驟②-③直至滿足預設阈值。
相關概念對比
與“前向選擇”（Forward Selection）相反，前者是逐步剔除變量，後者是逐步添加變量。兩者均屬于特征篩選的疊代方法。
核心目的
通過消除冗餘變量，提高模型解釋力和預測準确性，同時減少計算複雜度。

如需更專業的統計學應用案例，建議參考權威教材或學術文獻。