回归算法

资 源 简 介

回归算法

详 情 说 明

回归算法是机器学习中用于预测连续值的重要方法。MATLAB提供了强大的工具来实现各种经典回归算法，这些算法各有特点，适用于不同的数据场景。

最小二乘法是最基础的线性回归方法，它通过最小化残差平方和来拟合数据。这种方法简单直接，但在面对多重共线性或高维数据时可能表现不佳。

Ridge回归通过引入L2正则化项来解决最小二乘法的过拟合问题。这种正则化方式能够收缩系数，特别适用于特征数较多或特征相关性较强的情况。

Lasso回归则采用L1正则化，不仅可以防止过拟合，还能实现特征选择，自动将不重要的特征系数压缩为零。这使得模型更具解释性，特别适合高维数据分析。

弹性网络(Elastic Net)结合了L1和L2正则化的优点，在处理高度相关特征时表现更稳定。它通过调节两个正则化项的权重来平衡Ridge和Lasso的特性。

MATLAB中可以利用内置函数或统计与机器学习工具箱来实现这些算法，还可以通过交叉验证来选择最优的超参数。实际应用中，这些回归算法可用于金融预测、医学研究、工程建模等多个领域。选择合适的回归方法需要考虑数据特征、问题需求以及计算效率等因素。