19、数值数据预测：回归方法与决策树应用

数值数据预测：回归方法与决策树应用

在数据分析和机器学习领域，对数值数据进行预测是一项重要的任务。我们可以通过回归方法以及决策树模型来实现这一目标。下面将详细介绍相关内容。

回归模型的优化

在传统的线性回归中，通常假设自变量和因变量之间是线性关系，但实际情况并非总是如此。下面介绍几种对回归模型进行优化的方法。

加入非线性关系

以年龄对医疗支出的影响为例，在所有年龄值范围内，年龄对医疗支出的影响可能并非恒定不变。对于高龄人群，治疗费用可能会不成比例地增加。为了处理这种非线性关系，我们可以向回归模型中添加高阶项，将模型视为多项式。

具体操作步骤如下：
1. 创建一个新变量来表示非线性的年龄项：

insurance$age2 <- insurance$age^2

2. 在构建改进的模型时，使用 lm() 函数，并在公式中同时加入 age 和 age2 ：

ins_model2 <- lm(expenses ~ age + age2 + ..., data = insurance)

这样可以让模型区分年龄对医疗费用的线性和非线性影响。

数值变量转换为二元指标

有时候，某个特征的影响并非累积的，而是在达到特定阈值后才会产生作用。例如，身