机器学习回归是一种预测连续值的算法。本练习将帮助你理解回归算法的基本概念和应用。
回归算法简介
回归算法用于预测一个或多个连续值。常见的回归算法包括线性回归、逻辑回归、岭回归等。
练习内容
- 线性回归：使用线性回归算法预测房价。
- 岭回归：使用岭回归算法处理非线性关系。
- 交叉验证：使用交叉验证方法评估模型性能。
练习步骤
- 数据准备：从本站数据集 机器学习数据集 中选择合适的回归数据。
- 模型训练：使用选择的算法训练模型。
- 模型评估：使用交叉验证等方法评估模型性能。
- 结果分析：分析模型预测结果，并尝试优化模型。
图片示例
线性回归
线性回归模型通常表示为 (y = ax + b)，其中 (a) 是斜率，(b) 是截距。
岭回归
岭回归通过添加正则化项来防止过拟合。