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【數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)分享】機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)——回歸算法簡介

2022-07-27 15:03:24 次
數(shù)值預(yù)測是對(duì)連續(xù)值函數(shù)進(jìn)行預(yù)測的一類數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，通過構(gòu)造相關(guān)的預(yù)測模型對(duì)連續(xù)數(shù)值進(jìn)行預(yù)測。與分類問題相同之處在于數(shù)值預(yù)測也是有標(biāo)號(hào)的學(xué)習(xí)問題，即監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，與之不同在于數(shù)值預(yù)測對(duì)連續(xù)的變量進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測，而分類對(duì)于離散的目標(biāo)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類。
機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)
回歸分析是最常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)值預(yù)測方法，它是在分析現(xiàn)象自變量和因變量之間相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立變量之間的回歸方程，并將回歸方程作為預(yù)測模型，根據(jù)自變量在預(yù)測期的數(shù)量變化來預(yù)測因變量的值。
回歸分析主要解決以下幾個(gè)方面的問題：
  1. 確定幾個(gè)特定的變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系, 如果存在的話, 找出它們之間合適的數(shù)學(xué)表達(dá)式。
  2. 根據(jù)一個(gè)或幾個(gè)變量的值, 預(yù)測或控制另一個(gè)變量的取值, 并且可以知道這種預(yù)測或控制能達(dá)到什么樣的精確度。
  3. 進(jìn)行因素分析。例如在對(duì)于共同影響一個(gè)變量的許多變量(因素)之間，找出哪些是重要因素，哪些是次要因素，這些因素之間又有什么關(guān)系等等。
回歸分析有很廣泛的應(yīng)用, 例如實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的一般處理, 經(jīng)驗(yàn)公式的求得, 因素分析, 產(chǎn)品質(zhì)量的控制, 氣象及地震預(yù)報(bào), 自動(dòng)控制中數(shù)學(xué)模型的制定等等。多元回歸分析是研究多個(gè)變量之間關(guān)系的回歸分析方法，按因變量和自變量的數(shù)量對(duì)應(yīng)關(guān)系可劃分為一個(gè)因變量對(duì)多個(gè)自變量的回歸分析（簡稱為“一對(duì)多”回歸分析）及多個(gè)因變量對(duì)多個(gè)自變量的回歸分析（簡稱為“多對(duì)多”回歸分析），按回歸模型類型可劃分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
回歸結(jié)果一般用預(yù)測誤差來度量，常用的誤差有：
?均方誤差
?均方根誤差
?解釋方差
?平均絕對(duì)誤差
?R-平方系數(shù)

常見的回歸算法

⇒線性回歸
⇒邏輯回歸
⇒多項(xiàng)式回歸
⇒逐步回歸
⇒嶺回歸
⇒套索回歸
⇒ElasticNet回歸

Tempo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)內(nèi)集成的回歸方法包括線性回歸，決策樹回歸，隨機(jī)森林回歸，KNN回歸，支持向量機(jī)回歸等。
后續(xù)我們將會(huì)針對(duì)每個(gè)回歸算法做詳細(xì)的解釋。
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