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回歸算法百度百科（回歸算法是什么）

發(fā)布時間：2023-04-13 21:17:41 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 90

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本文目錄:

1、回歸算法是從相似性角度劃分的嗎
2、線性回歸是什么意思?
3、簡單介紹樹回歸的算法原理
4、機器學習常見算法優(yōu)缺點之邏輯回歸

回歸算法百度百科（回歸算法是什么）

一、回歸算法是從相似性角度劃分的嗎

回歸算法可以從相似性角度劃分，它是一種測量模型對輸入變量與輸出變量之間關(guān)系的統(tǒng)計技術(shù)。它可以通過測量輸入變量與輸出變量之間的相似性，來幫助用戶推斷輸出變量的值，從而預測未來的情況。

二、線性回歸是什么意思?

沒有具體數(shù)據(jù)要求，一般來說，數(shù)據(jù)越多越好。

通過線性回歸算法，我們可能會得到很多的線性回歸模型，但是不同的模型對于數(shù)據(jù)的擬合或者是描述能力是不一樣的。我們的目的最終是需要找到一個能夠最精確地描述數(shù)據(jù)之間關(guān)系的線性回歸模型。這是就需要用到代價函數(shù)。

回歸算法百度百科（回歸算法是什么）

代價函數(shù)就是用來描述線性回歸模型與正式數(shù)據(jù)之前的差異。如果完全沒有差異，則說明此線性回歸模型完全描述數(shù)據(jù)之前的關(guān)系。

一條趨勢線代表著時間序列數(shù)據(jù)的長期走勢。它告訴我們一組特定數(shù)據(jù)（如GDP、石油價格和股票價格）是否在一段時期內(nèi)增長或下降。雖然我們可以用肉眼觀察數(shù)據(jù)點在坐標系的位置大體畫出趨勢線，更恰當?shù)姆椒ㄊ抢镁€性回歸計算出趨勢線的位置和斜率。

三、簡單介紹樹回歸的算法原理

簡單介紹樹回歸的算法原理

線性回歸方法可以有效的擬合所有樣本點（局部加權(quán)線性回歸除外）。當數(shù)據(jù)擁有眾多特征并且特征之間關(guān)系十分復雜時，構(gòu)建全局模型的想法一個是困難一個是笨拙。此外，實際中很多問題為非線性的，例如常見到的分段函數(shù)，不可能用全局線性模型來進行擬合。

樹回歸將數(shù)據(jù)集切分成多份易建模的數(shù)據(jù)，然后利用線性回歸進行建模和擬合。

構(gòu)建回歸樹算法偽代碼：

尋找當前最佳待切特征和特征值并返回

如果當前最佳特征沒有找到，不可切分，則把當前結(jié)點的數(shù)據(jù)均值作為葉節(jié)點

否則用最佳特征和特征值構(gòu)建當前結(jié)點

切分后的左右節(jié)點分別遞歸以上算法

尋找最佳特征算法偽代碼：

如果該數(shù)據(jù)集的特征值只有一種，不可切分，返回當前結(jié)點的數(shù)據(jù)均值作為特征值

否則重復一下步驟直到找到最小總方差

遍歷每一列

遍歷每列的值

用該值切分數(shù)據(jù)

計算總方差

如果總方差差值小于最初設定的閾值，不可切分

如果左右樣本數(shù)小于最初設定的閾值，不可切分

否則返回最佳特征和最佳特征值。

需要輸入的參數(shù)有：數(shù)據(jù)集，葉節(jié)點模型函數(shù)（均值），誤差估計函數(shù)（總方差），允許的總方差最小下降值，節(jié)點最小樣本數(shù)。

四、機器學習常見算法優(yōu)缺點之邏輯回歸

我們在學習機器學習的時候自然會涉及到很多算法，而這些算法都是能夠幫助我們處理更多的問題。其中，邏輯回歸是機器學習中一個常見的算法，在這篇文章中我們給大家介紹一下關(guān)于邏輯回歸的優(yōu)缺點，大家有興趣的一定要好好閱讀喲。

首先我們給大家介紹一下邏輯回歸的相關(guān)知識，邏輯回歸的英文就是Logistic Regression。一般來說，邏輯回歸屬于判別式模型，同時伴有很多模型正則化的方法，具體有L0， L1，L2，etc等等，當然我們沒有必要像在用樸素貝葉斯那樣擔心我的特征是否相關(guān)。這種算法與決策樹、SVM相比，我們還會得到一個不錯的概率解釋，當然，我們還可以輕松地利用新數(shù)據(jù)來更新模型，比如說使用在線梯度下降算法-online gradient descent。如果我們需要一個概率架構(gòu)，比如說，簡單地調(diào)節(jié)分類閾值，指明不確定性，或者是要獲得置信區(qū)間，或者我們希望以后將更多的訓練數(shù)據(jù)快速整合到模型中去，我們可以使用這個這個算法。

那么邏輯回歸算法的優(yōu)點是什么呢？其實邏輯回歸的優(yōu)點具體體現(xiàn)在5點，第一就是實現(xiàn)簡單，廣泛的應用于工業(yè)問題上。第二就是分類時計算量非常小，速度很快，存儲資源低。第三就是便利的觀測樣本概率分數(shù)。第四就是對邏輯回歸而言，多重共線性并不是問題，它可以結(jié)合L2正則化來解決該問題。第五就是計算代價不高，易于理解和實現(xiàn)。

當然，邏輯回歸的缺點也是十分明顯的，同樣，具體體現(xiàn)在五點，第一就是當特征空間很大時，邏輯回歸的性能不是很好。第二就是容易欠擬合，一般準確度不太高。第三就是不能很好地處理大量多類特征或變量。第四個缺點就是只能處理兩分類問題，且必須線性可分。第五個缺點就是對于非線性特征，需要進行轉(zhuǎn)換。

那么邏輯回歸應用領域都有哪些呢？邏輯回歸的應用領域還是比較廣泛的，比如說邏輯回歸可以用于二分類領域，可以得出概率值，適用于根據(jù)分類概率排名的領域，如搜索排名等、邏輯回歸的擴展softmax可以應用于多分類領域，如手寫字識別等。當然，在信用評估也有邏輯回歸的使用，同時邏輯回歸可以測量市場營銷的成功度。當然，也可以預測某個產(chǎn)品的收益。最后一個功能比較有意思，那就是可以預定特定的某天是否會發(fā)生地震。

我們在這篇文章中給大家介紹了關(guān)于機器學習中邏輯回歸算法的相關(guān)知識，從中我們具體為大家介紹了邏輯回歸算法的優(yōu)缺點以及應用領域。相信大家能夠通過這篇文章能夠更好的理解邏輯回歸算法。

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