8个核心回归算法总结！！ _回归算法

关于回归算法的总结，我见到过的有简单的，也有特别详细的。百花齐放，各有优略！今天总结了关于回归算法的方方面面，涉及到原理的解释、入门代码等等。总的来说，回归算法是一类用于预测连续数值输出的监督学习算法。根据输入特征预测一个或多个目标变量。回归算法有多个分支和变种，每个分支都有其独特的优缺点。今天要说的有8个部分，大家伙请看~

线性回归
多项式回归
岭回归
Lasso回归
弹性网络回归
逻辑斯蒂回归
决策树回归
随机森林回归

大家伙如果觉得还不错！可以点赞、转发安排起来，让更多的朋友看到。另外，可能涉及到的数据集，可以点击上面名片，回复“数据集”获取！一起来看看吧~线性回归（Linear Regression）首先，线性回归（Linear Regression）是一种用于建立连续数值输出与一个或多个输入特征之间关系的监督学习算法。它假设输出与输入特征之间存在线性关系，即可以用一条直线来拟合数据。线性回归的目标是找到一条最佳拟合直线，以最小化预测值与真实值之间的误差。简单线性回归：多元线性回归：