回归预测 transformer

回归预测是一种统计学方法，用于预测与一个或多个自变量（解释变量）有关的因变量（响应变量）的值。它涉及收集输入数据（自变量）和输出数据（因变量）的关系，并用这些数据来建立一个模型，该模型可以用来预测未知的输出值。回归预测可以是线性的，也可以是非线性的，其主要目标是找到最能够反映数据关系的函数，并用这个函数对新的数据点进行预测。

Transformer是一种深度学习模型架构，最初在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，特别是在机器翻译任务中。它的创新之处在于使用了自注意力（Self-Attention）机制，这允许模型在处理序列数据时能够同时关注到序列中的所有元素，并根据它们之间的关系动态地加权这些元素。Transformer模型没有使用传统的递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）结构，而是依赖于编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构来处理序列数据。

在回归预测中，Transformer模型可以被调整来处理回归任务。例如，通过修改输出层来预测一个连续值而非类别标签，Transformer可以应用于时间序列预测、股票价格预测等任务。这种模型尤其擅长处理长距离依赖关系，这对于捕捉时间序列数据中的长期趋势和模式非常有用。