什么是回归分析？

回归分析是统计学中用于研究变量间关系的核心方法，常见类型包括：

  • 线性回归（Linear Regression）
  • 逻辑回归（Logistic Regression）
  • 多项式回归（Polynomial Regression）

通过回归模型，我们可以预测连续值输出（如房价、销量）或分类结果（如用户是否购买）

学习路径推荐

  1. 入门必读
    点击查看线性回归详解

    线性回归_示意图

  2. 实践案例

    • 使用Python实现简单线性回归
    • 用R语言分析销售额与广告投入的关系
    • 在Excel中进行手动回归计算
      代码示例_截图

  3. 进阶学习
    探索高级回归技巧

    模型评估_图表

常见问题解答

❓ 如何选择回归模型？
🔹 根据数据类型和业务场景：

  • 回归目标为连续值 → 线性回归/岭回归
  • 回归目标为分类结果 → 逻辑回归
  • 数据存在非线性关系 → 支持向量机或神经网络

❓ 回归分析的评估指标有哪些？

  • 均方误差（MSE）
  • R²决定系数
  • 平均绝对误差（MAE）
  • 交叉验证准确率

🎯 建议先掌握基础统计学知识再深入学习回归分析！