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回归模型具体的处理方法有哪些?

帮考网校2020-08-18 10:19:02
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回归模型的处理方法包括以下几种:

1. 线性回归:通过最小二乘法求解回归系数,得到一条直线,用于拟合数据。

2. 多项式回归:将自变量的高次项作为新的变量,使用线性回归模型进行拟合。

3. 岭回归:通过加入一个正则化项,控制回归系数的大小,防止过拟合。

4. Lasso回归:通过加入一个L1正则化项,可以使得回归系数变得稀疏,适用于特征选择。

5. Elastic Net回归:将L1和L2正则化项结合起来,既可以控制回归系数的大小,又可以使得回归系数变得稀疏。

6. 非线性回归:使用非线性函数对自变量和因变量之间的关系进行建模,比如指数函数、对数函数、幂函数等。

7. 决策树回归:将自变量的取值范围划分为多个区间,对每个区间进行预测,最终得到一个决策树模型。

8. 集成学习:将多个回归模型进行组合,得到更加准确的预测结果,比如随机森林、梯度提升树等。
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