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回归预测算法（回归预测算法的优缺点）
发布时间：2023-04-22 01:59:14
稿源：
创意岭 阅读：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于回归预测算法的问题，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:
一、最小二乘法、回归分析法、灰色预测法、决策论、神经网络等5个算法的使用范围及优缺点是什么？
最小二乘法：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。优点：实现简单，计算简单。缺点：不能拟合非线性数据.
回归分析法：指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。在大数据分析中，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。优点：在分析多因素模型时，更加简单和方便，不仅可以预测并求出函数，还可以自己对结果进行残差的检验，检验模型的精度。缺点：回归方程式只是一种推测，这影响了因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。
灰色预测法：
色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法 。它通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。它用等时间距离观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某一特征量的时间。优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小。缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。
决策树：在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。优点：能够处理不相关的特征；在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的分析；计算简单，易于理解，可解释性强；比较适合处理有缺失属性的样本。缺点：忽略了数据之间的相关性；容易发生过拟合（随机森林可以很大程度上减少过拟合）；在决策树当中,对于各类别样本数量不一致的数据，信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。
神经网络：优点：分类的准确度高；并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系；具备联想记忆的功能。缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
二、回归模型的优点和缺点
一、优点
1、它表明自变量和因变量之间的显著关系；
2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。
回归分析也允许去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。
二、缺点
回归模型比较简单，算法相对低级。
扩展资料
应用
相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。
比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。
一般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。
例如，如果要研究质量和用户满意度之间的因果关系，从实践意义上讲，产品质量会影响用户的满意情况，因此设用户满意度为因变量，记为Y；质量为自变量，记为X。通常可以建立下面的线性关系： Y=A+BX+§。
式中：A和B为待定参数，A为回归直线的截距；B为回归直线的斜率，表示X变化一个单位时，Y的平均变化情况；§为依赖于用户满意度的随机误差项。
参考资料来源：百度百科-回归模型
三、关于线性回归算法还可以解决日常生活中哪些问题？
趋势线
一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。
流行病学
有关吸烟对死亡率和发病率影响的早期证据来自采用了回归分析的观察性研究。为了在分析观测数据时减少伪相关，除最感兴趣的变量之外,通常研究人员还会在他们的回归模型里包括一些额外变量。例如，假设我们有一个回归模型，在这个回归模型中吸烟行为是我们最感兴趣的独立变量，其相关变量是经数年观察得到的吸烟者寿命。研究人员可能将社会经济地位当成一个额外的独立变量，已确保任何经观察所得的吸烟对寿命的影响不是由于教育或收入差异引起的。然而，我们不可能把所有可能混淆结果的变量都加入到实证分析中。例如，某种不存在的基因可能会增加人死亡的几率，还会让人的吸烟量增加。因此，比起采用观察数据的回归分析得出的结论，随机对照试验常能产生更令人信服的因果关系证据。当可控实验不可行时，回归分析的衍生，如工具变量回归，可尝试用来估计观测数据的因果关系。
金融
资本资产定价模型利用线性回归以及Beta系数的概念分析和计算投资的系统风险。这是从联系投资回报和所有风险性资产回报的模型Beta系数直接得出的。
经济学
线性回归是经济学的主要实证工具。例如，它是用来预测消费支出，固定投资支出，存货投资，一国出口产品的购买，进口支出，要求持有流动性资产，劳动力需求、劳动力供给。
四、回归算法做预测，当预测结果准确性很低时，以下什么办法可以提高准确性
用复相关系数，比偏相关要准确的多。
以上就是关于回归预测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。
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