第三節,回歸分析簡介

2022-05-02 15:00:08 字數 565 閱讀 4933

1回歸分析

回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種方法,是機器學習中重要的乙個模組,在sklearn機器學習庫中有廣泛的演算法實現,如ols(最小二乘性:能很好地解決特徵間無線性相關性的問題),脊回歸等。

2多元回歸

回歸分析按照涉及的變數,即機器學習中特徵的個數,分為一元回歸和多元回歸分析,如果**的特徵僅有乙個,則為一元回歸,否則為多元回歸。

3線性回歸

如果自變數和因變數之間是線性關係,則為線性回歸分析,否則為非線性回歸分析。

如果在回歸分析中,只包括乙個自變數和乙個因變數,且二者的關係可用一條直線近似表示,這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。不要小看一元線性回歸分析,乙個問題解決的開始往往都是從一元線性回歸。

4多重線性回歸

如果我們要**的資料模型,存在這種線性相關性,那麼再使用最小二乘法進行權重引數求解,就會觸發乙個bug。

5總結線性回歸通常是人們在學習**模型時首選的技術之一。線性回歸的入手一般會根據ols,但是如果結果不好的話,要考慮多變數之間是否存在多重線性相關性。

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