机器学习回归算法及应用场景

机器学习回归算法用于预测连续型变量的值，常见的回归算法有：

1. 线性回归（Linear Regression）
2. 多项式回归（Polynomial Regression）
3. 支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）
4. 决策树回归（Decision Tree Regression）
5. 随机森林回归（Random Forest Regression）
6. 神经网络回归（Neural Network Regression）

这些算法都有不同的适用场景和优缺点，需要根据具体问题来选择使用哪种算法。

常见的机器学习回归算法的应用场景包括：

1. 金融领域：股票价格预测、货币汇率预测等；
2. 物流领域：货物运输时间预测、运费预测等；
3. 房地产领域：房价预测、租金预测等；
4. 医疗领域：疾病进展预测、药效预测等；
5. 人力资源领域：员工薪资预测、人员流失率预测等。

这些场景都需要对连续型的变量进行预测，通过机器学习回归算法来实现自动化预测，提高工作效率和准确性。