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数据挖掘导论-ch6-分类与预测-回归1
数据挖掘导论-ch6-分类与预测-回归1
数据挖掘
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背景集成学习目录神经网络深度学习回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具，在工商管理、经济、社会、医学和生物
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分类与预测
2021/10/18
2
决策树
2
3
回归
4
背景
1
集成学习
目录
5
神经网络
6
深度学习
3
回归分析是通过建立模型来研究变量之
间相互关系的密切程
度、结构状态
及进行模型预测的一种有效工具，在工
商管理、经济、社会
、医学和生物
学等领域应用十分广泛。
从
19
世纪初高斯提出最小二乘估计算起，
回归分析的历史已有
200
多年。
分类与预测
——
回归分析
4
常用的回归模型如下：
分类与预测
——
回归分析
回归模型
适用条件
算法描述
线性回归
因变量与自变
量是线性关系
对一个或多个自变量和因变量之间的线性关系进行
建模，可用最小二乘法求解模型系数。
非线性回归
因变量与自变
量之间不都是
线性关系
对一个或多个自变量和因变量之间的非线性关系进
行建模。如果非线性关系可以通过简单的函数变换
转化成线性关系，用线性回归的思想求解；如果不
能转化，用非线性最小二乘方法求解。
Logistic
回归
因变量的一般
有
1-0
（是否）
两种取值
是广义线性回归模型的特例，利用
Logistic
函数将因
变量的取值范围控制在
0
和
1
之间，表示取值为
1
的概
率。
岭回归
参与建模的自
变量之间具有
多重共线性
是一种改进最小二乘估计的方法。
主成分回归
参与建模的自
变量之间具有
多重共线性
主成分回归是根据主成分分析的思想提出来的，是
对最小二乘法的一种改进，它是参数估计的一种有
偏估计。可以消除自变量之间的多重共线性。
5
回归
——
Linear Regress
ion
线性回归分析
=
+
+
+
+
+
T
ime = 3 + 1
×
distance + r
andom ef
fect
0
2
4
6
8
10
12
0
2
4
6
8
Distance traveled (km's)
Tim
e taken (m
inutes)
基于旅行距离来预测旅行时间
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