回归算法
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如何选择最适合的机器学习回归算法
在机器学习领域,回归分析旨在预测连续型目标变量。与分类问题不同,回归模型输出的是实数值,例如房价、销售额或温度。选择最合适的回归算法是项目成功的关键,这首先要求我们清晰地定义问题并理解核心的评估指标。 在开始选择算法之前,必须明确业务目标和数据的本质。常见的回归评估指标包括: 均方误差(MSE):衡量预测值与真实值之差的平方的平均值,对异常值敏感。 平均绝对…
在机器学习领域,回归分析旨在预测连续型目标变量。与分类问题不同,回归模型输出的是实数值,例如房价、销售额或温度。选择最合适的回归算法是项目成功的关键,这首先要求我们清晰地定义问题并理解核心的评估指标。 在开始选择算法之前,必须明确业务目标和数据的本质。常见的回归评估指标包括: 均方误差(MSE):衡量预测值与真实值之差的平方的平均值,对异常值敏感。 平均绝对…