【机器学习】列举几种常见的机器学习回归模型（附代码）

上篇文章讲解了常见的机器学习分类模型及其代码实现，本期，我们讲解常见的回归模型及其Python代码实现。

线性回归模型

线性回归是一种经典的机器学习模型，它建立了自变量和因变量之间线性关系的模型，通过最小化残差平方和来求解最优参数。线性回归适用于特征和目标变量之间存在线性关系的情况。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
#定义线性回归模型
model = LinearRegression()
#拟合模型
model.fit(X, y)
#预测
y_pred = model.predict(X_test)

决策树回归模型

决策树回归是一种基于树结构的机器学习模型，它通过递归地将数据集划分为更小的子集，并在每个子集上递归地建立回归模型。决策树回归适用于特征和目标变量之间具有非线性关系的情况。

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
#定义决策树回归模型
model = DecisionTreeRegressor()
#拟合模型
model.fit(X, y)
#预测
y_pred = model.predict(X_test)

随机森林回归模型

随机森林回归是一种集成学习算法，它由多个决策树组成，每个决策树都独立地建立在一个随机子集上。随机森林回归适用于特征和目标变量之间具有复杂非线性关系的情况。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
#定义随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor()
#拟合模型
model.fit(X, y)
#预测
y_pred = model.predict(X_test)

支持向量机回归模型

支持向量机回归是一种基于核函数的机器学习模型，它通过找到一个超平面来最小化预测误差和正则化项之和。支持向量机回归适用于特征和目标变量之间具有非线性关系的情况。 

from sklearn.svm import SVR
#定义支持向量机回归模型
model = SVR()
#拟合模型
model.fit(X, y)
#预测
y_pred = model.predict(X_test)

XGBoost回归模型

XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，它通过梯度提升的方式逐步提升模型的预测性能。XGBoost适用于处理大规模数据和高维特征的情况。

import xgboost as xgb
#定义XGBoost回归模型
model = xgb.XGBRegressor()
#拟合模型
model.fit(X, y)
#预测
y_pred = model.predict(X_test)

LightGBM回归模型

LightGBM也是一种基于决策树的集成学习算法，它采用了一些优化策略，如GOSS和EFB，来提高模型的训练速度和准确性。LightGBM适用于处理大规模数据和高维特征的情况。

import lightgbm as lgb
#定义LightGBM回归模型
model = lgb.LGBMRegressor()
#拟合模型
model.fit(X, y)
#预测
y_pred = model.predict(X_test)

神经网络回归模型

神经网络是一种基于人工神经元的机器学习模型，它通过前向传播和反向传播的方式逐步优化模型参数。神经网络适用于特征和目标变量之间具有非线性关系的情况，通常适合处理大规模数据和高维特征。

import torch
import torch.nn as nn
#定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def init(self):
        super(Net, self).init()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
#定义神经网络回归模型
model = Net()
#定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()
#定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
#训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    y_pred = model(X)
    loss = criterion(y_pred, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
#预测
y_pred = model(X_test)

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