python机器学习回归

回答: Python机器学习中的回归模型包括线性回归和逻辑斯特回归。线性回归是通过最小二乘法求解回归系数，用于建立因变量和自变量之间的线性关系。回归评价指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等。\[1\]\[2\]在线性回归中，正则化项可以通过调整alpha参数来控制，较大的alpha会增加正则项的惩罚，使得回归系数趋近于0，而较小的alpha则会减小正则化项的影响，使得回归系数接近于普通线性回归系数。\[3\]逻辑斯特回归是一种用于分类问题的回归算法，通过将线性回归的结果映射到一个概率值来进行分类。
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- *1* *2* *3* [Python数据分析之机器学习：回归](https://blog.csdn.net/weixin_45085051/article/details/127308481)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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