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分類和回歸的主要算法（分類和回歸的主要算法是）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-08 13:17:28 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 52

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于分類和回歸的主要算法的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、分類和聚類的區(qū)別及各自的常見算法
2、02-21：LR算法
3、有哪些簡(jiǎn)單的將回歸方法運(yùn)用到分類問題上的算法？
4、每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)人都應(yīng)該知道的7種回歸技術(shù)

分類和回歸的主要算法（分類和回歸的主要算法是）

一、分類和聚類的區(qū)別及各自的常見算法

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的朋友，對(duì)分類算法和聚類算法都很熟悉。無論是分類算法還是聚類算法，都有許多具體的算法來實(shí)現(xiàn)具體的數(shù)據(jù)分析需求。很多時(shí)候，我們難以判斷選擇分類或者聚類的場(chǎng)合是什么。我們最直觀的概念是，分類和聚類都是把某個(gè)被分析的對(duì)象劃分到某個(gè)類里面，所以覺得這兩種方法實(shí)際上是差不多一回事。然而當(dāng)我們學(xué)習(xí)了許多具體算法之后再回來看，分類和聚類所實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析功能實(shí)際上是大相徑庭的，他們之間不僅僅有算法上的具體差異，更重要的是，甚至他們的應(yīng)用領(lǐng)域和所解決的具體問題都不一樣。

1.類別是否預(yù)先定義是最直觀區(qū)別

算法書上往往這樣解釋二者的區(qū)別：分類是把某個(gè)對(duì)象劃分到某個(gè)具體的已經(jīng)定義的類別當(dāng)中，而聚類是把一些對(duì)象按照具體特征組織到若干個(gè)類別里。雖然都是把某個(gè)對(duì)象劃分到某個(gè)類別中，但是分類的類別是已經(jīng)預(yù)定義的，而聚類操作時(shí)，某個(gè)對(duì)象所屬的類別卻不是預(yù)定義的。所以，對(duì)象所屬類別是否為事先，是二者的最基本區(qū)別。而這個(gè)區(qū)別，僅僅是從算法實(shí)現(xiàn)流程來看的。

2.二者解決的具體問題不一樣

分類算法的基本功能是做預(yù)測(cè)。我們已知某個(gè)實(shí)體的具體特征，然后想判斷這個(gè)實(shí)體具體屬于哪一類，或者根據(jù)一些已知條件來估計(jì)感興趣的參數(shù)。比如：我們已知某個(gè)人存款金額是10000元，這個(gè)人沒有結(jié)婚，并且有一輛車，沒有固定住房，然后我們估計(jì)判斷這個(gè)人是否會(huì)涉嫌信用欺詐問題。這就是最典型的分類問題，預(yù)測(cè)的結(jié)果為離散值，當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果為連續(xù)值時(shí)，分類算法可以退化為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中常見的回歸模型。分類算法的根本目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)新的模式、新的知識(shí)，與數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析的根本目標(biāo)是一致的。

聚類算法的功能是降維。假如待分析的對(duì)象很多，我們需要?dú)w歸類，劃劃簡(jiǎn)，從而提高數(shù)據(jù)分析的效率，這就用到了聚類的算法。很多智能的搜索引擎，會(huì)將返回的結(jié)果，根據(jù)文本的相似程度進(jìn)行聚類，相似的結(jié)果聚在一起，用戶就很容易找到他們需要的內(nèi)容。聚類方法只能起到降低被分析問題的復(fù)雜程度的作用，即降維，一百個(gè)對(duì)象的分析問題可以轉(zhuǎn)化為十個(gè)對(duì)象類的分析問題。聚類的目標(biāo)不是發(fā)現(xiàn)知識(shí)，而是化簡(jiǎn)問題，聚類算法并不直接解決數(shù)據(jù)分析的問題，而最多算是數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程。

3.有監(jiān)督和無監(jiān)督

分類是有監(jiān)督的算法，而聚類是無監(jiān)督的算法。有監(jiān)督的算法并不是實(shí)時(shí)的，需要給定一些數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，有了模型就能預(yù)測(cè)。新的待估計(jì)的對(duì)象來了的時(shí)候，套進(jìn)模型，就得到了分類結(jié)果。而聚類算法是實(shí)時(shí)的，換句話說是一次性的，給定統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，根據(jù)對(duì)象與對(duì)象之間的相關(guān)性，把對(duì)象分為若干類。分類算法中，對(duì)象所屬的類別取決于訓(xùn)練出來的模型，間接地取決于訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)。而聚類算法中，對(duì)象所屬的類別，則取決于待分析的其他數(shù)據(jù)對(duì)象。

4.數(shù)據(jù)處理的順序不同

分類算法中，待分析的數(shù)據(jù)是一個(gè)一個(gè)處理的，分類的過程，就像給數(shù)據(jù)貼標(biāo)簽的過程，來一個(gè)數(shù)據(jù)，我放到模型里，然后貼個(gè)標(biāo)簽。

聚類算法中，待分析的數(shù)據(jù)同時(shí)處理，來一堆數(shù)據(jù)過來，同時(shí)給分成幾小堆。

因此，數(shù)據(jù)分類算法和數(shù)據(jù)聚類算法的最大區(qū)別是時(shí)效性問題。在已有數(shù)據(jù)模型的條件下，數(shù)據(jù)分類的效率往往比數(shù)據(jù)聚類的效率要高很多，因?yàn)橐淮沃皇且粋€(gè)對(duì)象被處理，而對(duì)于聚類結(jié)果來說，每當(dāng)加入一個(gè)新的分析對(duì)象，類別結(jié)果都有可能發(fā)生改變，因此很有必要重新對(duì)所有的待分析對(duì)象進(jìn)行計(jì)算處理。

5.典型的分類算法與聚類算法

典型的分類算法有：決策樹，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)模型，Logistic回歸分析，以及核估計(jì)等等。

聚類的方法有，基于鏈接關(guān)系的聚類算法，基于中心度的聚類算法，基于統(tǒng)計(jì)分布的聚類算法以及基于密度的聚類算法等等。

二、02-21：LR算法

LR算法

回頭看LR算法真是異常簡(jiǎn)單啊

但是算法背后的數(shù)學(xué)原理想講清楚也不容易

LR算法可以解決分類和回歸問題

整個(gè)過程重點(diǎn)在于選擇特征，以及特征離散化。

---特征、特征權(quán)重、預(yù)測(cè)值、預(yù)測(cè)分類

重要函數(shù)，見微知著：雖然是最簡(jiǎn)單的LR模型但是也是完整地完成整個(gè)做一個(gè)模型的流程。

1、激活函數(shù)：

sigmoid 1/(1+e^(-x))

對(duì)應(yīng)softmax:

2、損失函數(shù)：

交叉熵 loss -[ylog(p)+(1-y)log(1-p)]

3、梯度下降：

sigmoid函數(shù)的導(dǎo)數(shù)是：x(1-x)

softmax的梯度求導(dǎo)：

4、參數(shù)更新：

softmax函數(shù)的參數(shù)更新過程：

softmax的公式：

e(wx)/(sum(e(wx))

參數(shù)更新的整體過程都為：

w=w-a.求導(dǎo)

得求導(dǎo)求到參數(shù)w的部分：

即為：

w=w-a.(求導(dǎo)結(jié)果).x

todo:

使用tensorflow完成lr模型，也是說一個(gè)最簡(jiǎn)單的lr模型，也是完成一個(gè)完整的模型~

參考資料

1、常見的損失函數(shù)(loss function)總結(jié)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/58883095

2、softmax的log似然代價(jià)函數(shù)（公式求導(dǎo)）

https://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51045303

三、有哪些簡(jiǎn)單的將回歸方法運(yùn)用到分類問題上的算法？

Logistics Regression是比較經(jīng)典的對(duì)二分響應(yīng)變量的建模和預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)方法。理論什么的都相對(duì)比較完善，結(jié)果也容易解釋，但一般來說回歸模型是廣義線性的。而支撐向量機(jī)則模型更復(fù)雜，是非線性的。

四、每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)人都應(yīng)該知道的7種回歸技術(shù)

介紹線性回歸和邏輯回歸通常是人們?cè)跀?shù)據(jù)科學(xué)中學(xué)習(xí)的第一種算法。由于它們的受歡迎程度，許多分析師甚至認(rèn)為它們是唯一的回歸形式。哪兒些稍微有工作經(jīng)驗(yàn)的人也會(huì)認(rèn)為它們是所有回歸分析形式的中最重要的。

事實(shí)是，有無數(shù)種形式的回歸可以使用。每種形式的回歸都有其自身的重要性和最適合應(yīng)用的特定場(chǎng)景。在本文中，我會(huì)以簡(jiǎn)單的方式解釋了數(shù)據(jù)科學(xué)中最常用的7種回歸形式。通過這篇文章，我也希望人們能夠?qū)貧w的廣度有一個(gè)概念，而不是僅僅對(duì)他們遇到的每個(gè)問題應(yīng)都用線性/邏輯回歸，并希望他們能夠使用這么多的回歸技術(shù)！

如果您是數(shù)據(jù)科學(xué)的新手，并且正在尋找一個(gè)開始學(xué)習(xí)的地方，那么“ 數(shù)據(jù)科學(xué) ”課程是一個(gè)很好的起點(diǎn)！它涵蓋了Python，統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)建模的核心主題，它是你進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)的第一步的完美方法。

什么是回歸分析？

回歸分析是預(yù)測(cè)建模技術(shù)的一種技術(shù)，它研究依賴（目標(biāo)）和自變量（預(yù)測(cè)變量）之間的關(guān)系。該技術(shù)用于預(yù)測(cè)，時(shí)間序列建模和查找變量之間的因果關(guān)系。例如，通過回歸可以最好地研究魯莽駕駛與駕駛員發(fā)生道路交通事故數(shù)量之間的關(guān)系。

回歸分析是建模和分析數(shù)據(jù)的重要工具。在這里，我們將曲線/直線線擬合到數(shù)據(jù)點(diǎn)，使得數(shù)據(jù)點(diǎn)距曲線或直線的距離之間的差異最小化。我將在接下來的章節(jié)中詳細(xì)解釋這一點(diǎn)。

為什么我們使用回歸分析？

如上所述，回歸分析是估計(jì)兩個(gè)或更多變量之間的關(guān)系。讓我們通過一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來理解這一點(diǎn)：

比方說，你想根據(jù)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)狀況估算公司的銷售增長(zhǎng)率。您有最近的公司數(shù)據(jù)表明銷售增長(zhǎng)約為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的2.5倍。利用這種洞察力，我們可以根據(jù)當(dāng)前和過去的信息預(yù)測(cè)公司的未來銷售情況。

使用回歸分析有許多好處。如下：

它表明因變量和自變量之間的顯著關(guān)系。它表示多個(gè)自變量對(duì)一個(gè)因變量的影響強(qiáng)度。

回歸分析還允許我們比較不同尺度上測(cè)量的變量的影響，例如價(jià)格變化的影響和促銷活動(dòng)的數(shù)量。這些優(yōu)勢(shì)有助于市場(chǎng)研究人員/數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)科學(xué)家消除和評(píng)估用于構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的最佳變量集。

我們有多少種回歸技術(shù)？

我們有各種各樣的回歸技術(shù)可用用于預(yù)測(cè)。這些技術(shù)主要由三個(gè)指標(biāo)（自變量的數(shù)量，因變量的類型和回歸線的形狀）驅(qū)動(dòng)。我們將在以下部分詳細(xì)討論它們。

對(duì)于創(chuàng)造性的，如果您覺得需要使用上述參數(shù)的組合，您甚至可以制作新的回歸，以前人們沒有使用過。但在開始之前，讓我們了解最常用的回歸：

1.線性回歸

它是最廣為人知的建模技術(shù)之一。線性回歸通常是人們?cè)趯W(xué)習(xí)預(yù)測(cè)建模時(shí)最先選擇的幾個(gè)方法之一。在該方法中，因變量是連續(xù)的，自變量可以是連續(xù)的或離散的，并且回歸線的性質(zhì)是線性的。

線性回歸使用最佳擬合直線（也稱為回歸線）在因變量（Y）和一個(gè)或多個(gè)自變量（X）之間建立關(guān)系。

它由方程Y = a + b * X + e表示，其中a是截距，b是直線的斜率，e是誤差項(xiàng)。該等式可以根據(jù)給定的預(yù)測(cè)變量預(yù)測(cè)目標(biāo)變量的值。

簡(jiǎn)單線性回歸和多元線性回歸之間的區(qū)別在于，多元線性回歸具有（> 1）個(gè)獨(dú)立變量，而簡(jiǎn)單線性回歸只有1個(gè)獨(dú)立變量。現(xiàn)在的問題是“我們?nèi)绾潍@得最佳擬合線？”。

如何獲得最佳擬合線（a和b的值）？

這項(xiàng)任務(wù)可以通過最小二乘法輕松完成。它是用于擬合回歸線的最常用方法。它通過最小化每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到直線的垂直偏差的平方和來計(jì)算觀測(cè)數(shù)據(jù)的最佳擬合線。因?yàn)槠钍紫纫椒?，所以?dāng)相加時(shí)，正值和負(fù)值之間不會(huì)抵消。

我們可以使用度量的R平方來評(píng)估模型性能。

重點(diǎn)：自變量和因變量之間必須存在線性關(guān)系多元回歸存在多重共線性，自相關(guān)，異方差等問題。線性回歸對(duì)異常值非常敏感。它可以極大地影響回歸線并最終影響預(yù)測(cè)值。多重共線性可以增加系數(shù)估計(jì)的方差，并使估計(jì)對(duì)模型中的微小變化非常敏感。結(jié)果是系數(shù)估計(jì)不穩(wěn)定在多個(gè)獨(dú)立變量的情況下，我們可以選擇正向選擇，逆向淘汰和逐步方法來選擇最重要的自變量。 2. 邏輯回歸

邏輯回歸方法用于查找事件成功的概率和失敗的概率。當(dāng)因變量本質(zhì)上是二進(jìn)制（0/1，真/假，是/否）時(shí)，我們應(yīng)該使用邏輯回歸。這里Y值的范圍從0到1，它可以用下面的等式表示。

odds = p /（1-p）=事件發(fā)生概率/非事件發(fā)生概率 ln（賠率）= ln（p /（1-p）） logit（p）= ln（p /（1-p））= b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 .... + bkXk

以上，p是存在感興趣特征的概率。這時(shí)候你應(yīng)該要問一個(gè)問題就是“為什么我們要在等式中使用對(duì)數(shù)log？”。

由于我們?cè)谶@里使用的是二項(xiàng)分布（因變量），我們需要選擇最適合此分布的鏈接函數(shù)。而且，它是logit函數(shù)。在上面的等式中，選擇此參數(shù)是為了以最大化觀察樣本值的可能性，而不是最小化平方誤差的總和（如在普通回歸中一樣）。

重點(diǎn)：它被廣泛用于分類問題邏輯回歸不需要依賴因變量和自變量之間的線性關(guān)系。它可以處理各種類型的關(guān)系，因?yàn)樗鼘⒎蔷€性對(duì)數(shù)變換應(yīng)用于預(yù)測(cè)的優(yōu)勢(shì)比為避免過度擬合和欠擬合，我們應(yīng)該包括所有重要的變量。確保這種做法的一個(gè)好方法是使用逐步方法來估計(jì)邏輯回歸它需要較大樣本量，因?yàn)樵跇颖玖枯^小時(shí)，最大似然估計(jì)的效率低于普通的最小二乘法自變量不應(yīng)相互關(guān)聯(lián)，即不具有多重共線性。但是，我們可以選擇在分析和模型中包含分類變量的交互作用。如果因變量的值是序數(shù)，那么它被稱為序數(shù)邏輯回歸如果因變量是多類的，那么它被稱為多元邏輯回歸。 3.多項(xiàng)式回歸

如果自變量的冪大于1，則回歸方程是多項(xiàng)式回歸方程。下面的等式表示多項(xiàng)式方程：

Y = A + B * X ^ 2

在這種回歸技術(shù)中，最佳擬合線不是直線。它是一條與數(shù)據(jù)點(diǎn)吻合的曲線。

重點(diǎn)：雖然可能存在擬合更高次多項(xiàng)式以獲得更低誤差的誘惑，但這可能會(huì)導(dǎo)致過度擬合。始終繪制關(guān)系圖以查看是否匹配，并專注于確保曲線符合問題的本質(zhì)。以下是繪圖如何幫助的示例：特別注意的是末端的曲線，看看這些形狀和趨勢(shì)是否有意義。較高的多項(xiàng)式最終會(huì)產(chǎn)生奇怪的結(jié)果。 4.逐步回歸

當(dāng)我們處理多個(gè)自變量時(shí)，會(huì)使用這種形式的回歸。在這種技術(shù)中，自變量的選擇是在自動(dòng)過程的幫助下完成的，這個(gè)過程是不需要人為的去進(jìn)行干預(yù)的。

通過觀察R方、t檢驗(yàn)和AIC指標(biāo)等統(tǒng)計(jì)值來識(shí)別重要變量，可以實(shí)現(xiàn)這一壯舉。逐步回歸基本上適合回歸模型，通過基于指定的標(biāo)準(zhǔn)一次一個(gè)地添加/刪除協(xié)變量。下面列出了一些最常用的逐步回歸方法：

標(biāo)準(zhǔn)逐步回歸做兩件事。它根據(jù)每個(gè)步驟的需要添加和刪除預(yù)測(cè)變量。正向選擇從模型中最重要的預(yù)測(cè)變量開始，并為每個(gè)步驟添加變量。向后消除從模型中的所有預(yù)測(cè)變量開始，并刪除每個(gè)步驟的最不重要的變量。

該建模技術(shù)的目的是以最少的預(yù)測(cè)變量來最大化預(yù)測(cè)能力。它是處理數(shù)據(jù)集更高維度的方法之一。

5.嶺回歸

嶺回歸是一種在數(shù)據(jù)存在多重共線性（自變量高度相關(guān)）時(shí)使用的技術(shù)。在多重共線性中，即使最小二乘估計(jì)（OLS）是無偏的，但它們的方差也很大，這使得觀測(cè)值偏離真實(shí)值。通過在回歸估計(jì)中增加一定程度的偏差，嶺回歸可以減少標(biāo)準(zhǔn)誤差。

上面，我們看到了線性回歸的方程。還記得嘛？它可以表示為：

y = a + b * x

這個(gè)方程也有一個(gè)誤差項(xiàng)。完整的等式變?yōu)椋?

y = a + b * x + e（誤差項(xiàng)），[誤差項(xiàng)是校正觀測(cè)值和預(yù)測(cè)值之間預(yù)測(cè)誤差所需的值] 表示多個(gè)自變量，=> y = a + y = a + b1x1 + b2x2 + .... + e。

在線性方程中，預(yù)測(cè)誤差可以分解為兩個(gè)子分量。首先是由于偏差，第二是由于方差。由于這兩個(gè)或兩個(gè)組件中的任何一個(gè)，都可能發(fā)生預(yù)測(cè)錯(cuò)誤。在這里，我們將討論由于方差引起的錯(cuò)誤。

嶺回歸通過收縮參數(shù) λ（lambda）解決了多重共線性問題 ?？聪旅娴姆匠獭?

在這個(gè)方程中，我們有兩個(gè)組成部分。第一個(gè)是最小二乘項(xiàng)，另一個(gè)是β2 （β平方）總和的λ，其中β是系數(shù)。這被添加到最小二乘項(xiàng)，以便縮小參數(shù)以具有非常低的方差。

重點(diǎn)：該回歸的假設(shè)與最小二乘回歸相同，但不假設(shè)正態(tài)性它會(huì)縮小系數(shù)的值，但不會(huì)達(dá)到零，這表明沒有特征選擇功能這是一種正則化方法，并使用l2正則化。 6.Lasso回歸

類似于嶺回歸，Lasso（最小絕對(duì)收縮和選擇算子）也會(huì)對(duì)回歸系數(shù)的絕對(duì)大小進(jìn)行限制。此外，它還能夠降低線性回歸模型的可變性并提高其準(zhǔn)確性。請(qǐng)看下面的方程：

Lasso回歸與嶺回歸的不同之處在于，它在懲罰函數(shù)中使用絕對(duì)值而不是平方。這導(dǎo)致懲罰（或等效地約束估計(jì)值的絕對(duì)值的總和）值，從而導(dǎo)致一些參數(shù)估計(jì)值恰好為零。應(yīng)用的懲罰越大，估計(jì)值就會(huì)縮小到絕對(duì)零值。這導(dǎo)致從給定的n個(gè)變量中進(jìn)行變量選擇。

重點(diǎn)：該回歸的假設(shè)與最小二乘回歸相同，但不假設(shè)正態(tài)性它將系數(shù)縮小到零（恰好為零），這肯定有助于特征選擇這是一種正則化方法并使用l1正則化如果預(yù)測(cè)變量高度相關(guān)，則Lasso僅選取其中一個(gè)并將其他預(yù)測(cè)縮減為零 7.彈性網(wǎng)絡(luò)回歸

彈性網(wǎng)絡(luò)回歸是Lasso回歸和嶺回歸技術(shù)的混合體。它使用L1和L2先驗(yàn)作為正則化器進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)存在多個(gè)相關(guān)的特征時(shí)，彈性網(wǎng)絡(luò)是很有用的。Lasso可能隨機(jī)選擇其中一種，而彈性網(wǎng)很可能同時(shí)選擇兩個(gè)。

在Lasso回歸和嶺回歸之間進(jìn)行權(quán)衡的一個(gè)實(shí)際優(yōu)勢(shì)是，它允許彈性網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)下繼承嶺回歸的一些穩(wěn)定性。

重點(diǎn)：在變量高度相關(guān)的情況下，它鼓勵(lì)群體效應(yīng) 所選變量的數(shù)量沒有限制它會(huì)受到雙重收縮的影響如何選擇正確的回歸模型？

當(dāng)你只知道一兩種技術(shù)時(shí)，生活通常是很簡(jiǎn)單的。我所知道的其中一個(gè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)告訴他們的學(xué)生 - 如果結(jié)果是連續(xù)的 - 那就用線性回歸。如果是二進(jìn)制的 - 那就用邏輯回歸！但是，我們可以使用的選項(xiàng)數(shù)量越多，選擇正確的選項(xiàng)就越困難?；貧w模型也會(huì)發(fā)生類似的情況。

在多種類型的回歸模型中，基于自變量和因變量的類型，數(shù)據(jù)中的維度以及數(shù)據(jù)的其他基本特征來選擇最適合的回歸方法是很重要的。以下是應(yīng)該選擇正確的回歸模型的關(guān)鍵因素：

數(shù)據(jù)挖掘是構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的必然部分。在選擇正確的模型之前，應(yīng)該首先確定變量之間的相關(guān)系數(shù)和影響為了比較不同模型的擬合優(yōu)度，我們可以分析不同的指標(biāo)，如參數(shù)的統(tǒng)計(jì)顯著性，R方，調(diào)整后的R方，AIC指標(biāo)，BIC指標(biāo)和誤差項(xiàng)。另一個(gè)是Mallow的Cp標(biāo)準(zhǔn)。這基本上通過將模型與所有可能的子模型（仔細(xì)選擇它們）進(jìn)行比較，來檢查模型中可能存在的偏差。交叉驗(yàn)證是評(píng)估用于預(yù)測(cè)的模型的最佳方式。在這里，可以將數(shù)據(jù)集分為兩組（訓(xùn)練和驗(yàn)證）。觀測(cè)值和預(yù)測(cè)值之間的簡(jiǎn)單均方差可以衡量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。如果你的數(shù)據(jù)集有多個(gè)混淆變量，則不應(yīng)選擇自動(dòng)模型選擇方法，因?yàn)槟悴粫?huì)希望同時(shí)將它們放在模型中。這也取決于你的目標(biāo)。與具有高度統(tǒng)計(jì)意義的模型相比，功能較弱的模型更容易實(shí)現(xiàn)。回歸正則化方法（Lasso回歸，嶺回歸和彈性網(wǎng)絡(luò)回歸）在數(shù)據(jù)集中各變量之間具有高維度和多重共線性的情況下運(yùn)行良好。結(jié)束語

到現(xiàn)在為止，我希望你已經(jīng)對(duì)回歸有所了解?？紤]數(shù)據(jù)條件來應(yīng)用這些回歸技術(shù)。找出使用哪種技術(shù)的最佳技巧之一就是檢查變量族，即離散變量還是連續(xù)變量。

在本文中，我討論了7種類型的回歸以及與每種技術(shù)相關(guān)的一些關(guān)鍵事實(shí)。作為這個(gè)行業(yè)的新人，我建議你學(xué)習(xí)這些技術(shù)，然后在你的模型中實(shí)現(xiàn)它們。

-以上就是作者推薦的七種數(shù)據(jù)科學(xué)人必知必會(huì)的七種回歸模型，如果大家對(duì)這七種模型感興趣，那就自己動(dòng)手去實(shí)驗(yàn)一下吧，只知道理論是不夠的，要多動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，才能真正的掌握這些模型。

7 Types of Regression Techniques you should know!

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