彻底搞懂回归预测算法!

文章预览

大家好，我是花哥。  机器学习中的回归预测算法旨在预测一个或多个连续变量的值。本文展开介绍常用的回归算法及原理！ 线性回归（Linear Regression） 原理 ：通过找到最佳拟合直线来预测因变量。 特点 ：简单、易于理解和实现。 逻辑回归（Logistic Regression） 原理 ：虽然名为“回归”，实际上是用于分类问题，通过Sigmoid函数将线性模型映射到0到1之间。 特点 ：适用于二分类问题，输出概率。 决策树回归（Decision Tree Regression） 原理 ：通过一系列的决策规则（如果-那么）来预测连续变量。 特点 ：易于理解，可以处理非线性和非标准数据。 随机森林（Random Forest） 原理 ：集成学习方法，由多个决策树组成，每个树独立训练。 特点 ：提高预测准确性和泛化能力，对异常值和噪声数据不敏感。 支持向量机回归（SVR） 原理 ：通过找到一个超平面来 ………………………………