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回歸預(yù)測(cè)算法（回歸預(yù)測(cè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-22 01:59:14 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 101

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本文目錄:

1、最小二乘法、回歸分析法、灰色預(yù)測(cè)法、決策論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等5個(gè)算法的使用范圍及優(yōu)缺點(diǎn)是什么？
2、回歸模型的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
3、關(guān)于線性回歸算法還可以解決日常生活中哪些問題？
4、回歸算法做預(yù)測(cè)，當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性很低時(shí)，以下什么辦法可以提高準(zhǔn)確性

回歸預(yù)測(cè)算法（回歸預(yù)測(cè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)）

一、最小二乘法、回歸分析法、灰色預(yù)測(cè)法、決策論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等5個(gè)算法的使用范圍及優(yōu)缺點(diǎn)是什么？

最小二乘法：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(jiǎn)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)。優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，計(jì)算簡(jiǎn)單。缺點(diǎn)：不能擬合非線性數(shù)據(jù).

回歸分析法：指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種預(yù)測(cè)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(cè)器）之間的關(guān)系。這種技術(shù)通常用于預(yù)測(cè)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。優(yōu)點(diǎn)：在分析多因素模型時(shí)，更加簡(jiǎn)單和方便，不僅可以預(yù)測(cè)并求出函數(shù)，還可以自己對(duì)結(jié)果進(jìn)行殘差的檢驗(yàn)，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木?。缺點(diǎn)：回歸方程式只是一種推測(cè)，這影響了因子的多樣性和某些因子的不可測(cè)性，使得回歸分析在某些情況下受到限制。

灰色預(yù)測(cè)法：

色預(yù)測(cè)法是一種對(duì)含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。它通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相異程度，即進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理來尋找系統(tǒng)變動(dòng)的規(guī)律，生成有較強(qiáng)規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測(cè)事物未來發(fā)展趨勢(shì)的狀況。它用等時(shí)間距離觀測(cè)到的反應(yīng)預(yù)測(cè)對(duì)象特征的一系列數(shù)量值構(gòu)造灰色預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來某一時(shí)刻的特征量，或者達(dá)到某一特征量的時(shí)間。優(yōu)點(diǎn)：對(duì)于不確定因素的復(fù)雜系統(tǒng)預(yù)測(cè)效果較好，且所需樣本數(shù)據(jù)較小。缺點(diǎn)：基于指數(shù)率的預(yù)測(cè)沒有考慮系統(tǒng)的隨機(jī)性，中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)精度較差。

決策樹：在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個(gè)預(yù)測(cè)模型，他代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。優(yōu)點(diǎn)：能夠處理不相關(guān)的特征；在相對(duì)短的時(shí)間內(nèi)能夠?qū)Υ笮蛿?shù)據(jù)源做出可行且效果良好的分析；計(jì)算簡(jiǎn)單，易于理解，可解釋性強(qiáng)；比較適合處理有缺失屬性的樣本。缺點(diǎn)：忽略了數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性；容易發(fā)生過擬合（隨機(jī)森林可以很大程度上減少過擬合）；在決策樹當(dāng)中,對(duì)于各類別樣本數(shù)量不一致的數(shù)據(jù)，信息增益的結(jié)果偏向于那些具有更多數(shù)值的特征。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：優(yōu)點(diǎn)：分類的準(zhǔn)確度高；并行分布處理能力強(qiáng),分布存儲(chǔ)及學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，對(duì)噪聲神經(jīng)有較強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)能力，能充分逼近復(fù)雜的非線性關(guān)系；具備聯(lián)想記憶的功能。缺點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的參數(shù)，如網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、權(quán)值和閾值的初始值；不能觀察之間的學(xué)習(xí)過程，輸出結(jié)果難以解釋，會(huì)影響到結(jié)果的可信度和可接受程度；學(xué)習(xí)時(shí)間過長(zhǎng),甚至可能達(dá)不到學(xué)習(xí)的目的。

二、回歸模型的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

一、優(yōu)點(diǎn)

1、它表明自變量和因變量之間的顯著關(guān)系；

2、它表明多個(gè)自變量對(duì)一個(gè)因變量的影響強(qiáng)度。

回歸分析也允許去比較那些衡量不同尺度的變量之間的相互影響，如價(jià)格變動(dòng)與促銷活動(dòng)數(shù)量之間聯(lián)系。這些有利于幫助市場(chǎng)研究人員，數(shù)據(jù)分析人員以及數(shù)據(jù)科學(xué)家排除并估計(jì)出一組最佳的變量，用來構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。

二、缺點(diǎn)

回歸模型比較簡(jiǎn)單，算法相對(duì)低級(jí)。

回歸預(yù)測(cè)算法（回歸預(yù)測(cè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)）

擴(kuò)展資料

應(yīng)用

相關(guān)分析研究的是現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。而回歸分析則要分析現(xiàn)象之間相關(guān)的具體形式，確定其因果關(guān)系，并用數(shù)學(xué)模型來表現(xiàn)其具體關(guān)系。

比如說，從相關(guān)分析中我們可以得知“質(zhì)量”和“用戶滿意度”變量密切相關(guān)，但是這兩個(gè)變量之間到底是哪個(gè)變量受哪個(gè)變量的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定。

一般來說，回歸分析是通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關(guān)系，建立回歸模型，并根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來求解模型的各個(gè)參數(shù)，然后評(píng)價(jià)回歸模型是否能夠很好的擬合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)；如果能夠很好的擬合，則可以根據(jù)自變量作進(jìn)一步預(yù)測(cè)。

例如，如果要研究質(zhì)量和用戶滿意度之間的因果關(guān)系，從實(shí)踐意義上講，產(chǎn)品質(zhì)量會(huì)影響用戶的滿意情況，因此設(shè)用戶滿意度為因變量，記為Y；質(zhì)量為自變量，記為X。通?？梢越⑾旅娴木€性關(guān)系： Y=A+BX+§。

式中：A和B為待定參數(shù)，A為回歸直線的截距；B為回歸直線的斜率，表示X變化一個(gè)單位時(shí)，Y的平均變化情況；§為依賴于用戶滿意度的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

參考資料來源：百度百科-回歸模型

三、關(guān)于線性回歸算法還可以解決日常生活中哪些問題？

趨勢(shì)線

一條趨勢(shì)線代表著時(shí)間序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期走勢(shì)。它告訴我們一組特定數(shù)據(jù)（如GDP、石油價(jià)格和股票價(jià)格）是否在一段時(shí)期內(nèi)增長(zhǎng)或下降。雖然我們可以用肉眼觀察數(shù)據(jù)點(diǎn)在坐標(biāo)系的位置大體畫出趨勢(shì)線，更恰當(dāng)?shù)姆椒ㄊ抢镁€性回歸計(jì)算出趨勢(shì)線的位置和斜率。

流行病學(xué)

有關(guān)吸煙對(duì)死亡率和發(fā)病率影響的早期證據(jù)來自采用了回歸分析的觀察性研究。為了在分析觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)減少偽相關(guān)，除最感興趣的變量之外,通常研究人員還會(huì)在他們的回歸模型里包括一些額外變量。例如，假設(shè)我們有一個(gè)回歸模型，在這個(gè)回歸模型中吸煙行為是我們最感興趣的獨(dú)立變量，其相關(guān)變量是經(jīng)數(shù)年觀察得到的吸煙者壽命。研究人員可能將社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位當(dāng)成一個(gè)額外的獨(dú)立變量，已確保任何經(jīng)觀察所得的吸煙對(duì)壽命的影響不是由于教育或收入差異引起的。然而，我們不可能把所有可能混淆結(jié)果的變量都加入到實(shí)證分析中。例如，某種不存在的基因可能會(huì)增加人死亡的幾率，還會(huì)讓人的吸煙量增加。因此，比起采用觀察數(shù)據(jù)的回歸分析得出的結(jié)論，隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)常能產(chǎn)生更令人信服的因果關(guān)系證據(jù)。當(dāng)可控實(shí)驗(yàn)不可行時(shí)，回歸分析的衍生，如工具變量回歸，可嘗試用來估計(jì)觀測(cè)數(shù)據(jù)的因果關(guān)系。

金融

資本資產(chǎn)定價(jià)模型利用線性回歸以及Beta系數(shù)的概念分析和計(jì)算投資的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。這是從聯(lián)系投資回報(bào)和所有風(fēng)險(xiǎn)性資產(chǎn)回報(bào)的模型Beta系數(shù)直接得出的。

經(jīng)濟(jì)學(xué)

線性回歸是經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要實(shí)證工具。例如，它是用來預(yù)測(cè)消費(fèi)支出，固定投資支出，存貨投資，一國(guó)出口產(chǎn)品的購(gòu)買，進(jìn)口支出，要求持有流動(dòng)性資產(chǎn)，勞動(dòng)力需求、勞動(dòng)力供給。

四、回歸算法做預(yù)測(cè)，當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性很低時(shí)，以下什么辦法可以提高準(zhǔn)確性

用復(fù)相關(guān)系數(shù)，比偏相關(guān)要準(zhǔn)確的多。

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