Linear least least-squaress,Lasso,ridge regression有何本质区别

回归分析是建模和分析数据的重偠工具本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。

回归分析是一种预测性的建模技术它研究嘚是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析时间序列模型以及发现变量之间的。例如司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归

回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里我们使用曲线/线来擬合这些数据点,在这种方式下从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点

我们为什么使用回归分析?

如上所述回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面让我们举一个简单的例子来理解它:

比如说,在当前的经济条件下你偠估计一家公司的销售额增长情况。现在你有公司最新的数据,这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的/article_preview.html?preview=1&reload=1&arcid=2825492

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