回归(Regression)

回归(Regression)在统计学和机器学习中是一种预测建模技术,它研究的是因变量(目标变量)和自变量(特征)之间的关系。回归分析的目的是建立一个数学模型,这个模型能够基于一个或多个自变量来预测因变量的值。与分类问题不同,回归问题中的目标变量通常是连续的数值。

回归分析可以分为线性回归和非线性回归两大类。线性回归假设因变量和自变量之间存在线性关系,通过最小二乘法等方法找到最佳拟合的直线或超平面。非线性回归则允许因变量和自变量之间存在更复杂的非线性关系,可能需要使用多项式回归、决策树回归、支持向量回归、随机森林回归或深度学习模型等方法来拟合数据。

在回归问题中,常用的评估指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²)等。这些指标可以帮助我们衡量模型在训练集和测试集上的性能,从而选择合适的模型和参数。

回归分析在各个领域都有广泛的应用,如金融预测、房价预测、销售预测、医疗诊断等。通过回归分析,我们可以更好地理解数据之间的关系,预测未来的趋势,以及制定有效的决策。

相关推荐
许泽宇的技术分享34 分钟前
LangGraph深度解析:构建下一代智能Agent的架构革命——从Pregel到现代AI工作流的技术飞跃
人工智能·架构
乔巴先生2435 分钟前
LLMCompiler:基于LangGraph的并行化Agent架构高效实现
人工智能·python·langchain·人机交互
张子夜 iiii2 小时前
实战项目-----Python+OpenCV 实现对视频的椒盐噪声注入与实时平滑还原”
开发语言·python·opencv·计算机视觉
悟乙己2 小时前
PySpark EDA 完整案例介绍,附代码(三)
数据挖掘·数据分析·pyspark·eda·数据清理
静西子2 小时前
LLM大语言模型部署到本地(个人总结)
人工智能·语言模型·自然语言处理
cxr8282 小时前
基于Claude Code的 规范驱动开发(SDD)指南
人工智能·hive·驱动开发·敏捷流程·智能体
Billy_Zuo2 小时前
人工智能机器学习——决策树、异常检测、主成分分析(PCA)
人工智能·决策树·机器学习
小王爱学人工智能3 小时前
OpenCV的图像金字塔
人工智能·opencv·计算机视觉
困鲲鲲3 小时前
Flask 核心基础:从 路由装饰器 到 __name__ 变量 的底层逻辑解析
python·flask