线性回归，决策树，knn等6种机器学习回归方法总结

线性回归：

线性回归所能够模拟的关系其实远不止线性关系。线性回归中的“线性”指的是系数的线性，而通过对特征的非线性变换，以及广义线性模型的推广，输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。

决策树：

在特征选择中通常使用的准则是：信息增益。

决策树生成选择好特征后，就从根节点触发，对节点计算所有特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点特征，根据该特征的不同取值建立子节点；对每个子节点使用相同的方式生成新的子节点，直到信息增益很小或者没有特征可以选择为止。

ID3 算法

ID3 是最早提出的决策树算法，他就是利用信息增益来选择特征的。

C4.5 算法

他是 ID3 的改进版，他不是直接使用信息增益，而是引入“信息增益比”指标作为特征的选择依据。

CART（Classification and Regression Tree）