常见的七种回归技术字数2478阅读443评论1喜欢2介绍 根据受欢迎程度，线性回归和逻辑回归经常是我们做预测模型时，且第一个学习的算法。但是如果认为回归就两个算法，就大错特错了。事实上我们有许多类型的回归方法可以去建模。每一个算法都有其重要性和特殊性。内容1.什么是回归分析？2.我们为什么要使用回归分析？3.回归有哪些类型 ？4.线性回归5.逻辑回归6.多项式回归7.逐步回归8.岭回归9.Lasso回归10.ElasticNet回归什么是回归分析？ 回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种预测模型技术。这些技术应用于预测，时间序列模型和找到变量之间关系。例如可以通过回归去研究超速与交通事故发生次数的关系。我们为什么要用回归分析？ 这里有一些使用回归分析的好处：它指示出自变量与因变量之间的显著关系；它指示出多个自变量对因变量的影响。回归分析允许我们比较不同尺度的变量，例如：价格改变的影响和宣传活动的次数。这些好处可以帮助市场研究者数据分析师去除和评价用于建立预测
