机器学习实战：回归分析预测连续目标变量

机器学习实战：回归分析预测连续目标变量

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本文基于《机器学习实战》第九章内容，深入讲解如何使用回归分析预测连续目标变量。回归分析是机器学习中最基础也最重要的技术之一，广泛应用于房价预测、销量预测、趋势分析等场景。

回归分析基础概念

回归分析是一种监督学习技术，主要用于预测连续型目标变量。与分类问题不同，回归预测的输出是连续值而非离散类别。

简单线性回归

简单线性回归是最基础的回归形式，描述两个变量之间的线性关系：

y = wx + b

其中y是因变量，x是自变量，w是斜率，b是截距。我们的目标是找到最佳拟合直线，使预测值与实际值的误差最小。

艾姆斯住房数据集分析

本章使用艾姆斯住房数据集作为案例，这是一个经典的房价预测数据集，包含房屋的各种特征和最终售价。

数据加载与探索

首先需要将数据集加载到DataFrame中，并进行初步探索：

1. 检查数据维度、特征类型
2. 识别缺失值和异常值
3. 分析特征与目标变量的相关性

数据可视化

通过可视化可以直观理解数据分布和特征间关系：

1. 绘制特征分布直方图
2. 创建散点图观察特征与目标变量的关系
3. 使用热图展示特征间的相关性

线性回归模型实现

普通最小二乘法(OLS)

OLS是最常用的线性回归方法，通过最小化残差平方和来估计参数：

1. 数学推导回归参数
2. 使用梯度下降法求解参数
3. 通过scikit-learn实现OLS回归

稳健回归(RANSAC)

当数据存在异常值时，可以使用RANSAC算法实现稳健回归：

1. RANSAC算法原理：随机采样一致性
2. 实现步骤：随机采样、模型拟合、内点识别
3. 迭代优化得到最佳模型

模型评估方法

评估回归模型性能的常用指标：

1. 均方误差(MSE)
2. 平均绝对误差(MAE)
3. 决定系数(R²)
4. 调整后的R²

正则化回归方法

为防止过拟合，可以使用正则化技术：

1. 岭回归(L2正则化)
2. Lasso回归(L1正则化)
3. 弹性网络(结合L1和L2)

非线性回归技术

当变量间关系非线性时，可以使用以下方法：

多项式回归

1. 通过特征转换实现非线性拟合
2. 选择合适的多项式阶数
3. 在住房数据集上的应用

基于树的回归方法

1. 决策树回归原理
2. 随机森林回归的优势
3. 参数调优技巧

实战建议

1. 从简单模型开始，逐步增加复杂度
2. 注意特征工程的重要性
3. 交叉验证避免过拟合
4. 结合业务理解解释模型结果

回归分析是机器学习的基础技术，掌握这些方法将为解决实际问题打下坚实基础。通过本章的学习，读者可以系统地理解回归分析的原理、实现和应用场景。

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