python 预测连续变量

在Python中预测连续变量通常涉及到回归分析，这是一种统计学方法，用于建立和分析变量之间的数学模型，特别是目标变量是连续的数值型数据。常见的连续变量预测模型有：

1. **线性回归** (Linear Regression)：最基础的预测模型，通过拟合一条直线（或超平面）来估计因变量与自变量的关系。

2. **多项式回归** (Polynomial Regression)：当原始数据不适合线性关系时，可以增加特征（如x^2, x^3等）形成高阶多项式模型。

3. **岭回归** (Ridge Regression) 和 **Lasso回归** (LASSO Regression)：用于解决多重共线性的问题，通过加入正则化项控制模型复杂度。

4. **支持向量机回归** (SVR, Support Vector Regression)：基于SVM的思想，用于非线性回归任务，寻找最优分割超平面。

5. **决策树回归** (Decision Tree Regression) 和 **随机森林回归** (Random Forest Regression)：使用多个决策树的平均结果提高预测精度，适用于处理大量特征的情况。

6. **神经网络回归** (Neural Network Regression)：利用深度学习的强大能力，通过多层非线性变换对数据进行建模。

7. **K近邻回归** (KNN Regression)：基于实例的学习，根据训练集中邻居的特征值预测新样本的值。

在Python中，可以使用诸如`sklearn`库中的函数来实现以上模型，例如`LinearRegression`、`PolynomialFeatures`、`SVR`等。在进行预测之前，需要对数据进行清洗、预处理和特征工程，并使用交叉验证评估模型性能。