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回歸算法百度百科（回歸算法是什么）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-13 21:17:41 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 90

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本文目錄:

1、回歸算法是從相似性角度劃分的嗎
2、線性回歸是什么意思?
3、簡單介紹樹回歸的算法原理
4、機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法優(yōu)缺點(diǎn)之邏輯回歸

回歸算法百度百科（回歸算法是什么）

一、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。

二、線性回歸是什么意思?

沒有具體數(shù)據(jù)要求，一般來說，數(shù)據(jù)越多越好。

通過線性回歸算法，我們可能會得到很多的線性回歸模型，但是不同的模型對于數(shù)據(jù)的擬合或者是描述能力是不一樣的。我們的目的最終是需要找到一個(gè)能夠最精確地描述數(shù)據(jù)之間關(guān)系的線性回歸模型。這是就需要用到代價(jià)函數(shù)。

回歸算法百度百科（回歸算法是什么）

代價(jià)函數(shù)就是用來描述線性回歸模型與正式數(shù)據(jù)之前的差異。如果完全沒有差異，則說明此線性回歸模型完全描述數(shù)據(jù)之前的關(guān)系。

一條趨勢線代表著時(shí)間序列數(shù)據(jù)的長期走勢。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線，更恰當(dāng)?shù)姆椒ㄊ抢镁€性回歸計(jì)算出趨勢線的位置和斜率。

三、簡單介紹樹回歸的算法原理

簡單介紹樹回歸的算法原理

線性回歸方法可以有效的擬合所有樣本點(diǎn)（局部加權(quán)線性回歸除外）。當(dāng)數(shù)據(jù)擁有眾多特征并且特征之間關(guān)系十分復(fù)雜時(shí)，構(gòu)建全局模型的想法一個(gè)是困難一個(gè)是笨拙。此外，實(shí)際中很多問題為非線性的，例如常見到的分段函數(shù)，不可能用全局線性模型來進(jìn)行擬合。

樹回歸將數(shù)據(jù)集切分成多份易建模的數(shù)據(jù)，然后利用線性回歸進(jìn)行建模和擬合。

構(gòu)建回歸樹算法偽代碼：

尋找當(dāng)前最佳待切特征和特征值并返回

如果當(dāng)前最佳特征沒有找到，不可切分，則把當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)均值作為葉節(jié)點(diǎn)

否則用最佳特征和特征值構(gòu)建當(dāng)前結(jié)點(diǎn)

切分后的左右節(jié)點(diǎn)分別遞歸以上算法

尋找最佳特征算法偽代碼：

如果該數(shù)據(jù)集的特征值只有一種，不可切分，返回當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)均值作為特征值

否則重復(fù)一下步驟直到找到最小總方差

遍歷每一列

遍歷每列的值

用該值切分?jǐn)?shù)據(jù)

計(jì)算總方差

如果總方差差值小于最初設(shè)定的閾值，不可切分

如果左右樣本數(shù)小于最初設(shè)定的閾值，不可切分

否則返回最佳特征和最佳特征值。

需要輸入的參數(shù)有：數(shù)據(jù)集，葉節(jié)點(diǎn)模型函數(shù)（均值），誤差估計(jì)函數(shù)（總方差），允許的總方差最小下降值，節(jié)點(diǎn)最小樣本數(shù)。

四、機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法優(yōu)缺點(diǎn)之邏輯回歸

我們在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候自然會涉及到很多算法，而這些算法都是能夠幫助我們處理更多的問題。其中，邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)常見的算法，在這篇文章中我們給大家介紹一下關(guān)于邏輯回歸的優(yōu)缺點(diǎn)，大家有興趣的一定要好好閱讀喲。

首先我們給大家介紹一下邏輯回歸的相關(guān)知識，邏輯回歸的英文就是Logistic Regression。一般來說，邏輯回歸屬于判別式模型，同時(shí)伴有很多模型正則化的方法，具體有L0， L1，L2，etc等等，當(dāng)然我們沒有必要像在用樸素貝葉斯那樣擔(dān)心我的特征是否相關(guān)。這種算法與決策樹、SVM相比，我們還會得到一個(gè)不錯(cuò)的概率解釋，當(dāng)然，我們還可以輕松地利用新數(shù)據(jù)來更新模型，比如說使用在線梯度下降算法-online gradient descent。如果我們需要一個(gè)概率架構(gòu)，比如說，簡單地調(diào)節(jié)分類閾值，指明不確定性，或者是要獲得置信區(qū)間，或者我們希望以后將更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)快速整合到模型中去，我們可以使用這個(gè)這個(gè)算法。

那么邏輯回歸算法的優(yōu)點(diǎn)是什么呢？其實(shí)邏輯回歸的優(yōu)點(diǎn)具體體現(xiàn)在5點(diǎn)，第一就是實(shí)現(xiàn)簡單，廣泛的應(yīng)用于工業(yè)問題上。第二就是分類時(shí)計(jì)算量非常小，速度很快，存儲資源低。第三就是便利的觀測樣本概率分?jǐn)?shù)。第四就是對邏輯回歸而言，多重共線性并不是問題，它可以結(jié)合L2正則化來解決該問題。第五就是計(jì)算代價(jià)不高，易于理解和實(shí)現(xiàn)。

當(dāng)然，邏輯回歸的缺點(diǎn)也是十分明顯的，同樣，具體體現(xiàn)在五點(diǎn)，第一就是當(dāng)特征空間很大時(shí)，邏輯回歸的性能不是很好。第二就是容易欠擬合，一般準(zhǔn)確度不太高。第三就是不能很好地處理大量多類特征或變量。第四個(gè)缺點(diǎn)就是只能處理兩分類問題，且必須線性可分。第五個(gè)缺點(diǎn)就是對于非線性特征，需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

那么邏輯回歸應(yīng)用領(lǐng)域都有哪些呢？邏輯回歸的應(yīng)用領(lǐng)域還是比較廣泛的，比如說邏輯回歸可以用于二分類領(lǐng)域，可以得出概率值，適用于根據(jù)分類概率排名的領(lǐng)域，如搜索排名等、邏輯回歸的擴(kuò)展softmax可以應(yīng)用于多分類領(lǐng)域，如手寫字識別等。當(dāng)然，在信用評估也有邏輯回歸的使用，同時(shí)邏輯回歸可以測量市場營銷的成功度。當(dāng)然，也可以預(yù)測某個(gè)產(chǎn)品的收益。最后一個(gè)功能比較有意思，那就是可以預(yù)定特定的某天是否會發(fā)生地震。

我們在這篇文章中給大家介紹了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中邏輯回歸算法的相關(guān)知識，從中我們具體為大家介紹了邏輯回歸算法的優(yōu)缺點(diǎn)以及應(yīng)用領(lǐng)域。相信大家能夠通過這篇文章能夠更好的理解邏輯回歸算法。

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