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回歸算法分為哪兩種（回歸算法分為哪兩種方法）

發(fā)布時間：2023-04-21 21:07:11 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 65

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本文目錄:

1、回歸算法有哪些
2、線性回歸算法預測的標簽是什么型
3、Linear least squares，Lasso，ridge regression有何本質區(qū)別
4、回歸算法是從相似性角度劃分的嗎

回歸算法分為哪兩種（回歸算法分為哪兩種方法）

一、回歸算法有哪些

回歸分析是一種預測性的建模技術，它研究的是因變量（目標）和自變量（預測器）之間的關系。這種技術通常用于預測分析，時間序列模型以及發(fā)現變量之間的因果關系。例如，司機的魯莽駕駛與道路交通事故數量之間的關系，最好的研究方法就是回歸。

回歸分析是建模和分析數據的重要工具。在這里，我們使用曲線/線來擬合這些數據點，在這種方式下，從曲線或線到數據點的距離差異最小。

二、線性回歸算法預測的標簽是什么型

連續(xù)型。

線性回歸預測的結果y是連續(xù)的數值，分類得到的標簽是呈離散型的，回歸得到的標簽是呈連續(xù)型的。

機器學習監(jiān)督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種，其實就是根據類別標簽分布類型為離散型、連續(xù)性而定義的。

三、Linear least squares，Lasso，ridge regression有何本質區(qū)別

Linear least squares，Lasso，ridge regression三者是有本質區(qū)別的。

一、最小二乘法（Linear least squares）。

最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優(yōu)化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，并使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線擬合。其他一些優(yōu)化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。

二、套索工具（Lasso）算法。

套索工具源于Photoshop，在Photoshop CS6中，需要自由繪制出形狀不規(guī)則的選區(qū)時，可以使用套索工具。選擇使用套索工具后，在圖像上拖拽鼠標指針繪制選區(qū)邊界，松開鼠標左鍵時，選區(qū)將會進行自動閉合。

套索工具算法，通過構造一個懲罰函數獲得一個精煉的模型；通過最終確定一些指標的系數為零，套索工具算法實現了指標集合精簡的目的。這是一種處理具有復共線性數據的有偏估計。套索工具的基本思想是在回歸系數的絕對值之和小于一個常數的約束條件下，使殘差平方和最小化，從而能夠產生某些嚴格等于0的回歸系數，得到解釋力較強的模型。R統(tǒng)計軟件的Lars算法的軟件包提供了套索工具算法。根據模型改進的需要，數據挖掘工作者可以借助于套索工具算法，利用AIC準則和BIC準則精煉簡化統(tǒng)計模型的變量集合，達到降維的目的。因此，套索工具算法是可以應用到數據挖掘中的實用算法。

三、嶺回歸算法（ridge regression）。

在回歸分析中，用一種方法改進回歸系數的最小二乘估計后所得的回歸稱為嶺回歸算法。

在多元回歸方程中，用最小二乘估計求得的回歸系數值盡管是其真值β=(β0,β1,···βp)1的無偏估計，但若將與β分別看成p+1維空間中兩個點的話，它們之間的平均距離E(—β)1(-β)(稱為均方差)仍可能很大，為減小此均方差，用(k)=(X′X+KI)-1X′Y去代替2，稱(K)為β的嶺回歸估計。其中X為各變量的觀測值所構成的一個n×(p+1)階矩陣，Y是隨機變量的觀測值組成的n維向量，I為p+1階單位陣，K是與未知參數有關的參數，選擇它使E{[(K)-β]1[(K)-β]}達到最小。

四、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系的統(tǒng)計技術。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。

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