🎉欢迎学习机器学习高级线性回归教程！
这是机器学习基础算法的进阶篇，带你深入理解线性回归的核心原理与优化技巧。
1. 多元线性回归模型
在简单线性回归基础上，我们扩展多个特征变量：
- 公式：y = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₙxₙ + ε
- 应用场景：房价预测（面积/房间数/地段等）、销售量分析（广告投入/价格/季节因素）
2. 正则化技术防止过拟合
通过添加惩罚项优化模型泛化能力：
- Lasso回归：L1正则化（可使部分系数归零）
- Ridge回归：L2正则化（系数缩小但不为零）
- ElasticNet：L1+L2混合正则化
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3. 模型评估指标
- R²决定系数：衡量拟合优度（值越接近1越好）
- MAE平均绝对误差：直观反映预测偏差
- MSE均方误差：对异常值更敏感
4. 实战技巧
- 特征工程：标准化处理、多项式特征扩展
- 异常值处理：3σ原则或IQR方法
- 交叉验证：使用k折验证选择最佳参数
- 高维数据：通过特征选择教程优化维度
5. 常见误区
⚠️ 过度依赖线性假设可能导致模型欠拟合
⚠️ 忽略特征相关性可能引发多重共线性问题
⚠️ 建议结合业务场景选择合适算法（如逻辑回归/岭回归）
需要进一步了解线性回归在深度学习中的应用？可以查看神经网络与回归专题！