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回歸算法分為哪兩種（回歸算法分為哪兩種方法）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-21 21:07:11 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 65

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本文目錄:

1、回歸算法有哪些
2、線性回歸算法預(yù)測的標(biāo)簽是什么型
3、Linear least squares，Lasso，ridge regression有何本質(zhì)區(qū)別
4、回歸算法是從相似性角度劃分的嗎

回歸算法分為哪兩種（回歸算法分為哪兩種方法）

一、回歸算法有哪些

回歸分析是一種預(yù)測性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標(biāo)）和自變量（預(yù)測器）之間的關(guān)系。這種技術(shù)通常用于預(yù)測分析，時(shí)間序列模型以及發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系。例如，司機(jī)的魯莽駕駛與道路交通事故數(shù)量之間的關(guān)系，最好的研究方法就是回歸。

回歸分析是建模和分析數(shù)據(jù)的重要工具。在這里，我們使用曲線/線來擬合這些數(shù)據(jù)點(diǎn)，在這種方式下，從曲線或線到數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離差異最小。

二、線性回歸算法預(yù)測的標(biāo)簽是什么型

連續(xù)型。

線性回歸預(yù)測的結(jié)果y是連續(xù)的數(shù)值，分類得到的標(biāo)簽是呈離散型的，回歸得到的標(biāo)簽是呈連續(xù)型的。

機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法分為分類算法和回歸算法兩種，其實(shí)就是根據(jù)類別標(biāo)簽分布類型為離散型、連續(xù)性而定義的。

三、Linear least squares，Lasso，ridge regression有何本質(zhì)區(qū)別

Linear least squares，Lasso，ridge regression三者是有本質(zhì)區(qū)別的。

一、最小二乘法（Linear least squares）。

最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數(shù)據(jù)，并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線擬合。其他一些優(yōu)化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達(dá)。

二、套索工具（Lasso）算法。

套索工具源于Photoshop，在Photoshop CS6中，需要自由繪制出形狀不規(guī)則的選區(qū)時(shí)，可以使用套索工具。選擇使用套索工具后，在圖像上拖拽鼠標(biāo)指針繪制選區(qū)邊界，松開鼠標(biāo)左鍵時(shí)，選區(qū)將會(huì)進(jìn)行自動(dòng)閉合。

套索工具算法，通過構(gòu)造一個(gè)懲罰函數(shù)獲得一個(gè)精煉的模型；通過最終確定一些指標(biāo)的系數(shù)為零，套索工具算法實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)集合精簡的目的。這是一種處理具有復(fù)共線性數(shù)據(jù)的有偏估計(jì)。套索工具的基本思想是在回歸系數(shù)的絕對(duì)值之和小于一個(gè)常數(shù)的約束條件下，使殘差平方和最小化，從而能夠產(chǎn)生某些嚴(yán)格等于0的回歸系數(shù)，得到解釋力較強(qiáng)的模型。R統(tǒng)計(jì)軟件的Lars算法的軟件包提供了套索工具算法。根據(jù)模型改進(jìn)的需要，數(shù)據(jù)挖掘工作者可以借助于套索工具算法，利用AIC準(zhǔn)則和BIC準(zhǔn)則精煉簡化統(tǒng)計(jì)模型的變量集合，達(dá)到降維的目的。因此，套索工具算法是可以應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘中的實(shí)用算法。

三、嶺回歸算法（ridge regression）。

在回歸分析中，用一種方法改進(jìn)回歸系數(shù)的最小二乘估計(jì)后所得的回歸稱為嶺回歸算法。

在多元回歸方程中，用最小二乘估計(jì)求得的回歸系數(shù)值盡管是其真值β=(β0,β1,···βp)1的無偏估計(jì)，但若將與β分別看成p+1維空間中兩個(gè)點(diǎn)的話，它們之間的平均距離E(—β)1(-β)(稱為均方差)仍可能很大，為減小此均方差，用(k)=(X′X+KI)-1X′Y去代替2，稱(K)為β的嶺回歸估計(jì)。其中X為各變量的觀測值所構(gòu)成的一個(gè)n×(p+1)階矩陣，Y是隨機(jī)變量的觀測值組成的n維向量，I為p+1階單位陣，K是與未知參數(shù)有關(guān)的參數(shù)，選擇它使E{[(K)-β]1[(K)-β]}達(dá)到最小。

四、回歸算法是從相似性角度劃分的嗎

回歸算法可以從相似性角度劃分，它是一種測量模型對(duì)輸入變量與輸出變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。它可以通過測量輸入變量與輸出變量之間的相似性，來幫助用戶推斷輸出變量的值，從而預(yù)測未來的情況。

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