线性回归是数据科学中最基础的算法之一，但在实际应用中，需要掌握更多高级技巧来提升模型性能。以下是关键知识点：
1. 正则化方法
- L2正则化（岭回归）：通过添加权重平方和的惩罚项，防止过拟合
- L1正则化（Lasso回归）：添加权重绝对值的惩罚项，实现特征选择
- 弹性网络（Elastic Net）：结合L1和L2正则化，平衡稀疏性和稳定性
2. 模型优化技巧
- 特征缩放：标准化数据可加速梯度下降收敛
- 交叉验证：使用K折交叉验证选择最佳超参数
- 多项式回归：通过引入高次特征拟合非线性关系
3. 实际应用场景
- 预测分析：销售预测、房价预测等连续值预测任务
- 因果推断：分析变量间的关系（需结合领域知识）
- 模型解释：通过系数分析理解特征重要性
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4. 进阶挑战
- 处理多重共线性：使用方差膨胀因子（VIF）检测
- 非线性关系建模：结合核方法或决策树
- 大规模数据优化：使用随机梯度下降（SGD）或分布式计算框架
📌 注意事项：
- 避免过度拟合，需通过验证集评估模型泛化能力
- 特征工程对模型效果影响显著，建议结合业务场景优化特征
- 使用Python的
scikit-learn库可快速实现高级线性回归模型
是否需要进一步了解某个具体子主题？例如：
🎯 实践建议：尝试用真实数据集（如房价数据）实践上述方法，观察不同正则化参数对模型的影响！