回归 — 人工智能

📉 回归

根据输入特征预测连续数值的任务。

并非所有预测都是类别性的。有时答案是一个数字：例如明天的气温、房价或病人的血压。回归分析根据输入特征预测连续值。

线性回归拟合直线或超平面。多项式回归则考虑了曲线。基于树的方法，例如随机森林和梯度提升，无需显式特征工程即可处理非线性关系。

常用回归指标

与绝对误差相比，异常值对平方误差指标的影响更大。选择合适的损失函数取决于是否应该对较大的误差赋予额外的权重。领域知识通常可以解决这个问题。

Comments (2)

Dr. Ivan Sokolov August 25, 2026

Regression predicts a number, classification predicts a category. That's the key distinction in machine learning.
Maya Trent May 2, 2026

Linear regression is the simplest form but there are many types. Polynomial, ridge, lasso. The list goes on.