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回歸模型具體的處理方法有哪些?

幫考網(wǎng)校2020-08-18 10:19:02
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回歸模型的處理方法包括以下幾種:

1. 線性回歸:通過最小二乘法求解回歸系數(shù),得到一條直線,用于擬合數(shù)據(jù)。

2. 多項式回歸:將自變量的高次項作為新的變量,使用線性回歸模型進行擬合。

3. 嶺回歸:通過加入一個正則化項,控制回歸系數(shù)的大小,防止過擬合。

4. Lasso回歸:通過加入一個L1正則化項,可以使得回歸系數(shù)變得稀疏,適用于特征選擇。

5. Elastic Net回歸:將L1和L2正則化項結(jié)合起來,既可以控制回歸系數(shù)的大小,又可以使得回歸系數(shù)變得稀疏。

6. 非線性回歸:使用非線性函數(shù)對自變量和因變量之間的關(guān)系進行建模,比如指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)等。

7. 決策樹回歸:將自變量的取值范圍劃分為多個區(qū)間,對每個區(qū)間進行預(yù)測,最終得到一個決策樹模型。

8. 集成學(xué)習(xí):將多個回歸模型進行組合,得到更加準確的預(yù)測結(jié)果,比如隨機森林、梯度提升樹等。
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