weixin_45621026的博客

所以,为了提高线性回归的准确率与稳定性,我们需要确保数据量充足,特征选取合理,超参数调整优化,并留意不同数据源之间的分布差异。1. 数据量不足线性回归需要足够的数据来拟合模型的参数,如果数据量太少,很容易导致过拟合,即无法很好地推广到新的数据,降低了准确率。4. 优化过程不稳定线性回归使用梯度下降法优化,如果学习率设置不当,可能导致loss函数的优化过程不稳定,导致结果波动。5. 数据分布变化如果不同的数据源之间分布发生较大变化,也会导致线性回归模型对新的分布拟合不足,准确率下降。