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回归分析是研究自变量与因变量之间数量变化关系的一种分析方法#xff0c;它主要是通过因变量 Y Y Y与影响它的自变量 X i X_i Xi 之间的回归模型#xff0c;衡量自变量 X i X_i Xi 对因变量 Y Y Y 的影响能力的#xff0c;进而可以用来预测因变量Y的发展趋势。…定义
回归分析是研究自变量与因变量之间数量变化关系的一种分析方法它主要是通过因变量 Y Y Y与影响它的自变量 X i X_i Xi 之间的回归模型衡量自变量 X i X_i Xi 对因变量 Y Y Y 的影响能力的进而可以用来预测因变量Y的发展趋势。
分类
回归分析可以根据不同的分类标准进行分类主要包括以下几种类型: 机器学习中主流回归算法
在机器学习领域有许多不同类型的回归算法每种算法都有其独特的优点和适用场景。主流回归算法主要有如下几种
线性回归Lasso回归岭回归多项式回归决策树回归随机森林回归支持向量机回归k近邻回归梯度提升回归神经网络回归
这些主流算法会在后面文章中一一介绍。
