机器学习销量预测回归模型

销量预测回归模型是机器学习中常用的一种方法，它可以通过分析历史销售数据和相关因素，预测未来销售量。常见的回归模型包括线性回归、决策树回归、随机森林回归等。

线性回归是最简单的回归模型之一，它假设目标变量与自变量之间存在线性关系。通过拟合最佳的直线或超平面，线性回归模型可以预测出销售量。

决策树回归是一种基于树结构的回归模型，它将自变量空间划分成多个区域，并在每个区域内生成一个预测值。通过不断划分空间并生成预测值，决策树模型可以预测销售量。

随机森林回归是基于多个决策树构建的集成模型，它通过对多个决策树的预测结果进行平均或投票来得到最终的销售量预测结果。由于随机森林可以降低单个决策树的过拟合风险，因此在销量预测中具有较好的表现。

除了以上提到的模型，还有其他一些回归模型，如支持向量回归（SVR）、神经网络回归等，它们在不同场景下也可以用于销量预测。选择适合的回归模型需要考虑数据的特点、模型的复杂度和预测性能等因素。