常用于回归的机器学习算法

常用于回归的机器学习算法包括多种，具体如下：

1. **线性回归**：这是最基本的回归算法，它假设输入变量和输出变量之间存在线性关系。
2. **Lasso 回归**：这是一种线性模型，通过在损失函数中添加一个正则项来限制模型的复杂度。
3. **Ridge 回归**：与Lasso回归类似，也是一种线性模型，同样通过正则化方法来防止过拟合。
4. **多项式回归**：这种回归模型允许输入变量和输出变量之间的关系是多项式形式的，而非线性。
5. **决策树回归**：使用树结构来进行回归预测，适合于处理非线性关系的数据。
6. **ElasticNet 回归**：结合了Lasso回归和Ridge回归的特点，旨在处理数据中有多重共线性的情况。
7. **Huber 回归**：是一种鲁棒的回归方法，对于数据中的异常值具有较好的抵抗性。
8. **分位数回归**：这种方法可以估计因变量的条件分位数，而不仅仅是均值。
9. **RANSAC 回归**：是一种迭代的方法，用于从数据中随机抽取样本来适应模型，特别适用于有噪声的数据。
10. **Theil-Sen 回归**：这是一种非参数统计方法，用于计算数据点的斜率，对于包含异常值或独立同分布误差的数据非常有用。

回归分析的目标是建立一个模型，用来描述和预测目标变量的值，基于一个或多个自变量。选择合适的回归算法通常取决于数据的性质、所需的预测精度和模型的可解释性。