回归算法分为哪两种(回归算法分为哪两种方法)
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本文目录:
一、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。
二、线性回归算法预测的标签是什么型
连续型。
线性回归预测的结果y是连续的数值,分类得到的标签是呈离散型的,回归得到的标签是呈连续型的。
机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。
三、Linear least squares,Lasso,ridge regression有何本质区别
Linear least squares,Lasso,ridge regression三者是有本质区别的。
一、最小二乘法(Linear least squares)。
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
二、套索工具(Lasso)算法。
套索工具源于Photoshop,在Photoshop CS6中,需要自由绘制出形状不规则的选区时,可以使用套索工具。选择使用套索工具后,在图像上拖拽鼠标指针绘制选区边界,松开鼠标左键时,选区将会进行自动闭合。
套索工具算法,通过构造一个惩罚函数获得一个精炼的模型;通过最终确定一些指标的系数为零,套索工具算法实现了指标集合精简的目的。这是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。套索工具的基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下,使残差平方和最小化,从而能够产生某些严格等于0的回归系数,得到解释力较强的模型。R统计软件的Lars算法的软件包提供了套索工具算法。根据模型改进的需要,数据挖掘工作者可以借助于套索工具算法,利用AIC准则和BIC准则精炼简化统计模型的变量集合,达到降维的目的。因此,套索工具算法是可以应用到数据挖掘中的实用算法。
三、岭回归算法(ridge regression)。
在回归分析中,用一种方法改进回归系数的最小二乘估计后所得的回归称为岭回归算法。
在多元回归方程中,用最小二乘估计求得的回归系数值尽管是其真值β=(β0,β1,···βp)1的无偏估计,但若将与β分别看成p+1维空间中两个点的话,它们之间的平均距离E(—β)1(-β)(称为均方差)仍可能很大,为减小此均方差,用(k)=(X′X+KI)-1X′Y去代替2,称(K)为β的岭回归估计。其中X为各变量的观测值所构成的一个n×(p+1)阶矩阵,Y是随机变量的观测值组成的n维向量,I为p+1阶单位阵,K是与未知参数有关的参数,选择它使E{[(K)-β]1[(K)-β]}达到最小。
四、回归算法是从相似性角度划分的吗
回归算法可以从相似性角度划分,它是一种测量模型对输入变量与输出变量之间关系的统计技术。它可以通过测量输入变量与输出变量之间的相似性,来帮助用户推断输出变量的值,从而预测未来的情况。
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