21、轻松运用线性模型：回归与分类的实用指南

轻松运用线性模型：回归与分类的实用指南

1. 线性模型概述

线性模型是机器学习中常用且出色的起始算法。它源于统计学，涵盖众多模型，其中线性回归和逻辑回归最为常用。Scikit-learn 提供了丰富的线性模型，可参考：https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html 。线性模型在回归和分类任务中都有广泛应用，统计学家、计量经济学家和各领域科学家长期利用它进行理论验证和实际预测。

1.1 线性模型的应用场景

• 预测任务 ：可预测数值、类别、概率和计数数据等。
• 理解数据 ：帮助理解群体差异、建模消费者偏好以及量化特征在模型中的重要性。

1.2 本章重点关注问题

• 限制无用和冗余特征的影响。
• 选择有效的特征子集。
• 利用随机梯度下降处理大数据集。

2. 回归概述

回归是一种简单、易懂且有效的预测算法，线性回归和逻辑回归训练速度快、易于向非技术人员解释，且易于在各种编程语言中实现，因此常作为基线模型与更复杂的模型进行比较。人们还使用线性模型来确定问题的关键特征、尝试特征组合并深入了解新的特征创建过程。

2.1 线性回归公式

线性回归通过对数值特征进行加权求和，并加上一个常数（偏差）来完成预测。常见公式为：
[Y = \beta X + \alpha]
其中：
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