机器学习回归分析方法
时间: 2023-10-12 10:04:15 浏览: 54
常见的机器学习回归分析方法包括线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归和弹性网络回归。线性回归是一种基本的回归方法,通过拟合一条直线来预测连续变量的值。多项式回归则通过拟合多项式方程来适应更复杂的数据模式。岭回归和Lasso回归是用于处理具有多个特征的情况下的回归问题,它们可以通过对模型参数进行约束来解决过拟合的问题。弹性网络回归是岭回归和Lasso回归的结合,可以更好地平衡模型的稳定性和预测性能。对于某些情况下,如果训练样本的矩阵是奇异矩阵,不可逆,那么可能更倾向于使用迭代求解方法来解决回归问题。此外,使用随机样本一致性RANSAC训练能够得到更加鲁棒的回归模型。 [1][2][3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习中的几种回归方法总结](https://blog.csdn.net/weixin_42327752/article/details/117872774)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [机器学习中的回归分析](https://blog.csdn.net/AIHUBEI/article/details/117416416)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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