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回歸模型具體的處理方法有哪些?

幫考網校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,得到一條直線,用于擬合數據。

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正則化項結合起來,既可以控制回歸系數的大小,又可以使得回歸系數變得稀疏。

6. 非線性回歸:使用非線性函數對自變量和因變量之間的關系進行建模,比如指數函數、對數函數、冪函數等。

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

8. 集成學習:將多個回歸模型進行組合,得到更加準確的預測結果,比如隨機森林、梯度提升樹等。
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