回归类模型的种类

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。

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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
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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