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美林數(shù)據(jù)
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美林數(shù)據(jù)技術股份有限公司(簡稱:美林數(shù)據(jù),NEEQ:831546)是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務提供商。

【數(shù)據(jù)挖掘知識分享】機器學習平臺——回歸算法簡介

2022-07-27 15:03:24
數(shù)值預測是對連續(xù)值函數(shù)進行預測的一類數(shù)據(jù)挖掘任務,通過構造相關的預測模型對連續(xù)數(shù)值進行預測。與分類問題相同之處在于數(shù)值預測也是有標號的學習問題,即監(jiān)督學習問題,與之不同在于數(shù)值預測對連續(xù)的變量進行學習和預測,而分類對于離散的目標進行學習和分類。
機器學習平臺
回歸分析是最常用的統(tǒng)計學數(shù)值預測方法,它是在分析現(xiàn)象自變量和因變量之間相關關系的基礎上,建立變量之間的回歸方程,并將回歸方程作為預測模型,根據(jù)自變量在預測期的數(shù)量變化來預測因變量的值。
回歸分析主要解決以下幾個方面的問題:

  1. 確定幾個特定的變量之間是否存在相關關系, 如果存在的話, 找出它們之間合適的數(shù)學表達式。
  2. 根據(jù)一個或幾個變量的值, 預測或控制另一個變量的取值, 并且可以知道這種預測或控制能達到什么樣的精確度。
  3. 進行因素分析。例如在對于共同影響一個變量的許多變量(因素)之間,找出哪些是重要因素,哪些是次要因素,這些因素之間又有什么關系等等。
回歸分析有很廣泛的應用, 例如實驗數(shù)據(jù)的一般處理, 經(jīng)驗公式的求得, 因素分析, 產(chǎn)品質量的控制, 氣象及地震預報, 自動控制中數(shù)學模型的制定等等。多元回歸分析是研究多個變量之間關系的回歸分析方法,按因變量和自變量的數(shù)量對應關系可劃分為一個因變量對多個自變量的回歸分析(簡稱為“一對多”回歸分析)及多個因變量對多個自變量的回歸分析(簡稱為“多對多”回歸分析),按回歸模型類型可劃分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
回歸結果一般用預測誤差來度量,常用的誤差有:
?均方誤差
?均方根誤差
?解釋方差
?平均絕對誤差
?R-平方系數(shù)

常見的回歸算法

線性回歸
邏輯回歸
多項式回歸
逐步回歸
嶺回歸
套索回歸

ElasticNet回歸

Tempo機器學習平臺內(nèi)集成的回歸方法包括線性回歸,決策樹回歸,隨機森林回歸,KNN回歸,支持向量機回歸等。
后續(xù)我們將會針對每個回歸算法做詳細的解釋。


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