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回归预测模型:机器学习回归模型_svr模型

svr模型

1.支持向量机回归 (Support Vector Machine Regression, SVR)

支持向量机回归(SVR)是支持向量机(SVM)在回归问题上的应用。与SVM用于分类不同,SVR的目标是找到一个函数,这个函数在所有训练样本的误差都不超过一个预定阈值的同时,尽可能平坦。具体来说,SVR试图在保证所有数据点的误差都在一个容忍度(ε)内的情况下,找到一个最佳拟合的超平面。SVR使用了核技巧来处理非线性关系,使其能够在高维空间中有效地进行回归分析。

2. K近邻回归 (K-Nearest Neighbors Regression, KNN)

K近邻回归是一种基于实例的学习,它不需要学习一个固定的模型,而是直接使用训练集中的实例进行预测。对于一个新的数据点,KNN回归会在训练集中找到与其最接近的K个邻居,然后通过这些邻居的目标值来计算新点的预测值,通常是取平均或加权平均。KNN回归的性能很大程度上依赖于K的选择和距离度量的方式。

3. 回归树 (Regression Trees)

回归树是决策树用于回归问题的一种形式。它通过递归地将数据集分割成更小的子集,并为每个子集建立一个简单的预测模型(通常是该子集的平均目标值)来工作。每一次分割都是基于使得各个子集尽可能纯净(即目标值的方差尽可能小)的特征和特征值。最终,这个过程会产生一个树形结构,其中叶节点包含了预测值。回归树的优点在于它们非常直观,易于理解和解释。

4. 集成模型回归 (Ensemble Models for Regression)

集成模型是通过组合多个单一模型来提高预测性能的方法。对于回归问题,两种最常用的集成方法是随机森林(Random Forests)和梯度提升机(Gradient Boosting Machines, GBM)。

  • 随机森林回归:它是由多棵回归树组成的,每棵树独立地对样本进行预测,最终的预测结果是所有树预测结果的平均。随机森林通过引入随机性来提高模型的泛化能力,减少过拟合。

  • 梯度提升回归:它是逐步构建模型的,每一步都增加一个新的弱预测模型来纠正前一步的预测误差。通过不断减少残差,梯度提升回归能够逐渐提高其预测的准确性。

这些集成模型通过组合多个简单模型的预测能力,通常能够达到比单一模型更好的预测效果,尤其是在处理复杂的非线性关系时。

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