回归算法的相关概念和工作原理
时间: 2023-09-20 22:10:56 浏览: 91
回归算法是一类用于预测连续数值型变量的机器学习算法。其基本思想是根据已有数据的特征,建立一个函数模型,从而预测未知数据的输出值。回归算法可以分为线性回归、非线性回归和逻辑回归等。
线性回归是最基本的回归算法之一,它建立了一个线性函数模型,通过最小化误差平方和来求解模型参数,从而预测未知数据的输出值。非线性回归是指建立的函数模型为非线性函数,例如多项式回归、指数回归等。逻辑回归是指用于预测分类变量的回归算法,它将线性函数的输出值映射到[0,1]之间,表示属于某一类别的概率。
回归算法的工作原理是,将已有数据集分为训练集和测试集,使用训练集训练模型,得到模型参数,再使用测试集验证模型的预测性能。其中,模型训练的过程是通过最小化损失函数来求解模型参数,常用的损失函数包括均方误差、平均绝对误差等。模型预测的过程是将输入数据代入模型中,得到输出值。模型的性能评估可以使用均方误差、平均绝对误差、相关系数等指标来评估。
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