机器学习回归教程

欢迎来到我们的机器学习回归教程页面！这里我们将深入探讨回归分析的基础知识，包括不同的回归模型、如何进行模型训练以及评估模型的性能。

回归模型

在机器学习中，回归分析主要用于预测连续值。以下是一些常见的回归模型：

• 线性回归：最简单的回归模型，用于预测一个或多个连续变量。
• 逻辑回归：虽然名为“回归”，但实际上是一种分类模型，用于预测二元结果。
• 岭回归：通过增加正则化项来防止过拟合。
• LASSO回归：通过增加L1正则化项来减少模型的复杂度。

模型训练

模型训练是机器学习过程的关键步骤。以下是一些常见的模型训练步骤：

1. 数据预处理：包括数据清洗、特征选择等。
2. 模型选择：根据问题的性质选择合适的模型。
3. 训练模型：使用训练数据集来训练模型。
4. 模型评估：使用测试数据集来评估模型的性能。

模型评估

模型评估是确保模型性能的关键步骤。以下是一些常用的评估指标：

• 均方误差（MSE）：衡量预测值与实际值之间的差异。
• 均方根误差（RMSE）：MSE的平方根，更直观地表示误差。
• 决定系数（R²）：衡量模型解释变量变异的比例。

扩展阅读

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• 机器学习基础教程
• 深度学习入门

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