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回歸預測算法（回歸預測算法的優(yōu)缺點）

發(fā)布時間：2023-04-22 01:59:14 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 101

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本文目錄:

1、最小二乘法、回歸分析法、灰色預測法、決策論、神經網絡等5個算法的使用范圍及優(yōu)缺點是什么？
2、回歸模型的優(yōu)點和缺點
3、關于線性回歸算法還可以解決日常生活中哪些問題？
4、回歸算法做預測，當預測結果準確性很低時，以下什么辦法可以提高準確性

回歸預測算法（回歸預測算法的優(yōu)缺點）

一、最小二乘法、回歸分析法、灰色預測法、決策論、神經網絡等5個算法的使用范圍及優(yōu)缺點是什么？

最小二乘法：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。優(yōu)點：實現簡單，計算簡單。缺點：不能擬合非線性數據.

回歸分析法：指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法。在大數據分析中，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。優(yōu)點：在分析多因素模型時，更加簡單和方便，不僅可以預測并求出函數，還可以自己對結果進行殘差的檢驗，檢驗模型的精度。缺點：回歸方程式只是一種推測，這影響了因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得回歸分析在某些情況下受到限制。

灰色預測法：

色預測法是一種對含有不確定因素的系統(tǒng)進行預測的方法。它通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進行關聯(lián)分析，并對原始數據進行生成處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強規(guī)律性的數據序列，然后建立相應的微分方程模型，從而預測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。它用等時間距離觀測到的反應預測對象特征的一系列數量值構造灰色預測模型，預測未來某一時刻的特征量，或者達到某一特征量的時間。優(yōu)點：對于不確定因素的復雜系統(tǒng)預測效果較好，且所需樣本數據較小。缺點：基于指數率的預測沒有考慮系統(tǒng)的隨機性，中長期預測精度較差。

決策樹：在已知各種情況發(fā)生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大于等于零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。優(yōu)點：能夠處理不相關的特征；在相對短的時間內能夠對大型數據源做出可行且效果良好的分析；計算簡單，易于理解，可解釋性強；比較適合處理有缺失屬性的樣本。缺點：忽略了數據之間的相關性；容易發(fā)生過擬合（隨機森林可以很大程度上減少過擬合）；在決策樹當中,對于各類別樣本數量不一致的數據，信息增益的結果偏向于那些具有更多數值的特征。

神經網絡：優(yōu)點：分類的準確度高；并行分布處理能力強,分布存儲及學習能力強，對噪聲神經有較強的魯棒性和容錯能力，能充分逼近復雜的非線性關系；具備聯(lián)想記憶的功能。缺點：神經網絡需要大量的參數，如網絡拓撲結構、權值和閾值的初始值；不能觀察之間的學習過程，輸出結果難以解釋，會影響到結果的可信度和可接受程度；學習時間過長,甚至可能達不到學習的目的。

二、回歸模型的優(yōu)點和缺點

一、優(yōu)點

1、它表明自變量和因變量之間的顯著關系；

2、它表明多個自變量對一個因變量的影響強度。

回歸分析也允許去比較那些衡量不同尺度的變量之間的相互影響，如價格變動與促銷活動數量之間聯(lián)系。這些有利于幫助市場研究人員，數據分析人員以及數據科學家排除并估計出一組最佳的變量，用來構建預測模型。

二、缺點

回歸模型比較簡單，算法相對低級。

回歸預測算法（回歸預測算法的優(yōu)缺點）

擴展資料

應用

相關分析研究的是現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。而回歸分析則要分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關系，并用數學模型來表現其具體關系。

比如說，從相關分析中我們可以得知“質量”和“用戶滿意度”變量密切相關，但是這兩個變量之間到底是哪個變量受哪個變量的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定。

一般來說，回歸分析是通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關系，建立回歸模型，并根據實測數據來求解模型的各個參數，然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據；如果能夠很好的擬合，則可以根據自變量作進一步預測。

例如，如果要研究質量和用戶滿意度之間的因果關系，從實踐意義上講，產品質量會影響用戶的滿意情況，因此設用戶滿意度為因變量，記為Y；質量為自變量，記為X。通?？梢越⑾旅娴木€性關系： Y=A+BX+§。

式中：A和B為待定參數，A為回歸直線的截距；B為回歸直線的斜率，表示X變化一個單位時，Y的平均變化情況；§為依賴于用戶滿意度的隨機誤差項。

參考資料來源：百度百科-回歸模型

三、關于線性回歸算法還可以解決日常生活中哪些問題？

趨勢線

一條趨勢線代表著時間序列數據的長期走勢。它告訴我們一組特定數據（如GDP、石油價格和股票價格）是否在一段時期內增長或下降。雖然我們可以用肉眼觀察數據點在坐標系的位置大體畫出趨勢線，更恰當的方法是利用線性回歸計算出趨勢線的位置和斜率。

流行病學

有關吸煙對死亡率和發(fā)病率影響的早期證據來自采用了回歸分析的觀察性研究。為了在分析觀測數據時減少偽相關，除最感興趣的變量之外,通常研究人員還會在他們的回歸模型里包括一些額外變量。例如，假設我們有一個回歸模型，在這個回歸模型中吸煙行為是我們最感興趣的獨立變量，其相關變量是經數年觀察得到的吸煙者壽命。研究人員可能將社會經濟地位當成一個額外的獨立變量，已確保任何經觀察所得的吸煙對壽命的影響不是由于教育或收入差異引起的。然而，我們不可能把所有可能混淆結果的變量都加入到實證分析中。例如，某種不存在的基因可能會增加人死亡的幾率，還會讓人的吸煙量增加。因此，比起采用觀察數據的回歸分析得出的結論，隨機對照試驗常能產生更令人信服的因果關系證據。當可控實驗不可行時，回歸分析的衍生，如工具變量回歸，可嘗試用來估計觀測數據的因果關系。

金融

資本資產定價模型利用線性回歸以及Beta系數的概念分析和計算投資的系統(tǒng)風險。這是從聯(lián)系投資回報和所有風險性資產回報的模型Beta系數直接得出的。

經濟學

線性回歸是經濟學的主要實證工具。例如，它是用來預測消費支出，固定投資支出，存貨投資，一國出口產品的購買，進口支出，要求持有流動性資產，勞動力需求、勞動力供給。

四、回歸算法做預測，當預測結果準確性很低時，以下什么辦法可以提高準確性

用復相關系數，比偏相關要準確的多。

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