狄利克雷回归预测模型

狄利克雷回归（Dirichlet Regression）是一种用于多元分类问题的预测模型。它基于狄利克雷分布（Dirichlet Distribution）来建模类别分布的不确定性。

在狄利克雷回归中，每个实例被分为多个类别，而每个类别都有一个权重。这些权重服从狄利克雷分布，用于表示每个类别在整体数据集中的相对频率。通过最大似然估计或贝叶斯推断等方法，可以根据训练数据估计出这些权重的值。

在预测阶段，狄利克雷回归可以根据输入特征来预测每个类别的概率或权重。通常，使用 softmax 函数将权重转化为概率分布，以便进行分类预测。

狄利克雷回归模型在文本分类、推荐系统、广告点击率预测等领域具有广泛应用。它能够处理多分类问题，并且通过建模类别之间的相关性，可以更好地捕捉类别分布的结构。