回归算法

最新推荐文章于 2023-10-06 08:56:21 发布
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分类专栏： 读书笔记
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本文介绍了常见的回归算法，包括线性回归、多项式回归、岭回归、lasso和弹性网络等，并探讨了评估标准如R2分数和皮尔逊相关系数。同时，提到了回归模型构建中应注意的问题，如避免遗漏重要自变量和处理自变量超出模型训练范围的情况。最后，讨论了如何根据数据特性和需求选择合适的回归算法，如岭回归适用于强线性关系，高维数据时可使用正则化的回归算法，而集成方法可用于多个算法的综合决策。

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比较常见的回归算法：线性回归，多项式回归，岭回归，lasso，弹性网络等
回归算法常用的评估标准：
R2 R 2 它反映了因变量的变异能通过回归关系被自变量解释的比例。值为1的时候，表示观测点全部落到回归拟合线上
计算公式

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