解锁式学习
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线性回归

一、概述

回归的预测结果是连续型变量

二、多元(多个特征)线性回归LinearRegression

1、linear_model.LinearRegression使用的损失函数:SSE(误差平方和)或RSS(残差平方和)

2、最小二乘法:

1)通过最小化真实值与预测值之间的RSS来求解参数

2)最小二乘法求解线性回归是一种无偏估计的方法,要求标签必须服从正态分布

三、回归类的模型评估指标

四、多重共线性:岭回归和Lasso

五、非线性问题:多项式回归

逆矩阵存在的充分必要条件是特征矩阵不存在多重共线性

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