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和回归功能类似的算法（和回归功能类似的算法是什么）

发布时间：2023-04-13 10:42:16 稿源：创意岭阅读： 141

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于和回归功能类似的算法的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、有哪些简单的将回归方法运用到分类问题上的算法？
2、回归算法有哪些
3、数据挖掘核心算法之一--回归
4、正则化（Regularization）

和回归功能类似的算法（和回归功能类似的算法是什么）

一、有哪些简单的将回归方法运用到分类问题上的算法？

Logistics Regression是比较经典的对二分响应变量的建模和预测的统计方法。理论什么的都相对比较完善，结果也容易解释，但一般来说回归模型是广义线性的。而支撑向量机则模型更复杂，是非线性的。

二、回归算法有哪些

回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（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因果关系。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/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。

三、数据挖掘核心算法之一--回归

数据挖掘核心算法之一--回归

回归，是一个广义的概念，包含的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法，白话就是根据几件事情的相关程度，用其中几件来预测另一件事情发生的概率，最简单的即线性二变量问题(即简单线性)，例如下午我老婆要买个包，我没买，那结果就是我肯定没有晚饭吃;复杂一点就是多变量(即多元线性，这里有一点要注意的，因为我最早以前犯过这个错误，就是认为预测变量越多越好，做模型的时候总希望选取几十个指标来预测，但是要知道，一方面，每增加一个变量，就相当于在这个变量上增加了误差，变相的扩大了整体误差，尤其当自变量选择不当的时候，影响更大，另一个方面，当选择的俩个自变量本身就是高度相关而不独立的时候，俩个指标相当于对结果造成了双倍的影响)，还是上面那个例子，如果我丈母娘来了，那我老婆就有很大概率做饭;如果在加一个事件，如果我老丈人也来了，那我老婆肯定会做饭;为什么会有这些判断，因为这些都是以前多次发生的，所以我可以根据这几件事情来预测我老婆会不会做晚饭。

大数据时代的问题当然不能让你用肉眼看出来，不然要海量计算有啥用，所以除了上面那俩种回归，我们经常用的还有多项式回归，即模型的关系是n阶多项式;逻辑回归(类似方法包括决策树)，即结果是分类变量的预测;泊松回归，即结果变量代表了频数;非线性回归、时间序列回归、自回归等等，太多了，这里主要讲几种常用的，好解释的(所有的模型我们都要注意一个问题，就是要好解释，不管是参数选择还是变量选择还是结果，因为模型建好了最终用的是业务人员，看结果的是老板，你要给他们解释，如果你说结果就是这样，我也不知道问什么，那升职加薪基本无望了)，例如你发现日照时间和某地葡萄销量有正比关系，那你可能还要解释为什么有正比关系，进一步统计发现日照时间和葡萄的含糖量是相关的，即日照时间长葡萄好吃，另外日照时间和产量有关，日照时间长，产量大，价格自然低，结果是又便宜又好吃的葡萄销量肯定大。再举一个例子，某石油产地的咖啡销量增大，国际油价的就会下跌，这俩者有关系，你除了要告诉领导这俩者有关系，你还要去寻找为什么有关系，咖啡是提升工人精力的主要饮料，咖啡销量变大，跟踪发现工人的工作强度变大，石油运输出口增多，油价下跌和咖啡销量的关系就出来了(单纯的例子，不要多想，参考了一个根据遥感信息获取船舶信息来预测粮食价格的真实案例，感觉不够典型，就换一个，实际油价是人为操控地)。

回归利器--最小二乘法，牛逼数学家高斯用的(另一个法国数学家说自己先创立的，不过没办法，谁让高斯出名呢)，这个方法主要就是根据样本数据，找到样本和预测的关系，使得预测和真实值之间的误差和最小;和我上面举的老婆做晚饭的例子类似，不过我那个例子在不确定的方面只说了大概率，但是到底多大概率，就是用最小二乘法把这个关系式写出来的，这里不讲最小二乘法和公式了，使用工具就可以了，基本所有的数据分析工具都提供了这个方法的函数，主要给大家讲一下之前的一个误区，最小二乘法在任何情况下都可以算出来一个等式，因为这个方法只是使误差和最小，所以哪怕是天大的误差，他只要是误差和里面最小的，就是该方法的结果，写到这里大家应该知道我要说什么了，就算自变量和因变量完全没有关系，该方法都会算出来一个结果，所以主要给大家讲一下最小二乘法对数据集的要求：

1、正态性：对于固定的自变量，因变量呈正态性，意思是对于同一个答案，大部分原因是集中的;做回归模型，用的就是大量的Y~X映射样本来回归，如果引起Y的样本很凌乱，那就无法回归

2、独立性：每个样本的Y都是相互独立的，这个很好理解，答案和答案之间不能有联系，就像掷硬币一样，如果第一次是反面，让你预测抛两次有反面的概率，那结果就没必要预测了

3、线性：就是X和Y是相关的，其实世间万物都是相关的，蝴蝶和龙卷风(还是海啸来着)都是有关的嘛，只是直接相关还是间接相关的关系，这里的相关是指自变量和因变量直接相关

4、同方差性：因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。方差我在描述性统计量分析里面写过，表示的数据集的变异性，所以这里的要求就是结果的变异性是不变的，举例，脑袋轴了，想不出例子，画个图来说明。(我们希望每一个自变量对应的结果都是在一个尽量小的范围)

我们用回归方法建模，要尽量消除上述几点的影响，下面具体讲一下简单回归的流程(其他的其实都类似，能把这个讲清楚了，其他的也差不多)：

first，找指标，找你要预测变量的相关指标(第一步应该是找你要预测什么变量，这个话题有点大，涉及你的业务目标，老板的目的，达到该目的最关键的业务指标等等，我们后续的话题在聊，这里先把方法讲清楚)，找相关指标，标准做法是业务专家出一些指标，我们在测试这些指标哪些相关性高，但是我经历的大部分公司业务人员在建模初期是不靠谱的(真的不靠谱，没思路，没想法，没意见)，所以我的做法是将该业务目的所有相关的指标都拿到(有时候上百个)，然后跑一个相关性分析，在来个主成分分析，就过滤的差不多了，然后给业务专家看，这时候他们就有思路了(先要有东西激活他们)，会给一些你想不到的指标。预测变量是最重要的，直接关系到你的结果和产出，所以这是一个多轮优化的过程。

第二，找数据，这个就不多说了，要么按照时间轴找(我认为比较好的方式，大部分是有规律的)，要么按照横切面的方式，这个就意味横切面的不同点可能波动较大，要小心一点;同时对数据的基本处理要有，包括对极值的处理以及空值的处理。

第三，建立回归模型，这步是最简单的，所有的挖掘工具都提供了各种回归方法，你的任务就是把前面准备的东西告诉计算机就可以了。

第四，检验和修改，我们用工具计算好的模型，都有各种假设检验的系数，你可以马上看到你这个模型的好坏，同时去修改和优化，这里主要就是涉及到一个查准率，表示预测的部分里面，真正正确的所占比例;另一个是查全率，表示了全部真正正确的例子，被预测到的概率;查准率和查全率一般情况下成反比，所以我们要找一个平衡点。

第五，解释，使用，这个就是见证奇迹的时刻了，见证前一般有很久时间，这个时间就是你给老板或者客户解释的时间了，解释为啥有这些变量，解释为啥我们选择这个平衡点(是因为业务力量不足还是其他的)，为啥做了这么久出的东西这么差(这个就尴尬了)等等。

回归就先和大家聊这么多，下一轮给大家聊聊主成分分析和相关性分析的研究，然后在聊聊数据挖掘另一个利器--聚类。

四、正则化（Regularization）

在之前的学习中，我们已经了解了线性回归和逻辑回归的相关问题，并且学习了两种算法的假设函数和梯度下降的基本算法。但是，在算法的实际应用中，并不是特征值越多，假设函数与训练数据集拟合的越完美越好，或者说其代价函数为0（），出现这种情况会使得假设函数预测新的数据变得困难，称之为过拟合（Overfitting），过拟合如下图所示：

为了解决过拟合问题，有以下解决方案:

正则化的思想就是减少高次项的值，使得曲线平滑，因此，在线性回归算法中的代价函数可以如下表示：

以上公式中，表示正则化参数，在算法实际运行过程中，要选择合适的值，不能使其过大，否则可能会导致过拟合不能被消除，或者梯度下降算法不收敛。

正规方程法的正则化算法公式如下：

其中表示 x 的对角矩阵，其主对角线第一个元素为0，其余全为1.

与线性回归算法类似，逻辑回归算法的正则化也是通过减少高次项的值，使得决策边界变得平滑，以避免出现过拟合问题，其代价函数正则化用如下公式表示：

梯度下降算法中的正则化表示如下所示：

需要注意的是：与线性回归不同的是，此时

以上就是关于和回归功能类似的算法相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。