回归类模型的种类

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于 2019-05-14 10:48:48 发布 · 2k 阅读

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#回归模型种类

本文探讨了各种回归类模型，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和神经网络等。这些模型在预测连续变量时发挥着重要作用。重点介绍了它们的基本原理和在Python中的应用，特别强调了在实际工作中最常使用的模型。

                    
   数据状况 
   对应模型 
   Python函数 
  
   数据为理想状态 
   线性回归模型/一般线性模型 
   statesmodles.regression.liner_model* sklearn.liner_model.LinerRegression  
  
   非线性关联/存在高次项/交互项 
   曲线直线化 
   sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 
  
   多项式回归 
  
   自变量筛选 
   逐步回归 
   sklearn.liner_model.Lars 
  
   最小角回归(LARS) 
  
   自变量存在共线性 
   岭回归 
   sklearn.liner_model.Ridge 
  
   Lasso回归 
   sklearn.liner_model.Lasso 
  
   弹性网络 
   sklearn.liner_model.ElasticNet 
  
   偏最小二乘法(PLS) 
   sklearn.liner_model.PLSRegression 
  
   残差方差不齐* 
   加权最小二乘法* 
   statesmodels.regression.liner_model.WLS*

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数据状况	对应模型	Python函数
数据为理想状态	线性回归模型/一般线性模型	statesmodles.regression.liner_model* sklearn.liner_model.LinerRegression
非线性关联/存在高次项/交互项	曲线直线化	sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures
非线性关联/存在高次项/交互项	多项式回归	sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures
自变量筛选	逐步回归	sklearn.liner_model.Lars
自变量筛选	最小角回归(LARS)	sklearn.liner_model.Lars
自变量存在共线性	岭回归	sklearn.liner_model.Ridge
	Lasso回归	sklearn.liner_model.Lasso
	弹性网络	sklearn.liner_model.ElasticNet
	偏最小二乘法(PLS)	sklearn.liner_model.PLSRegression
残差方差不齐*	加权最小二乘法*	statesmodels.regression.liner_model.WLS*