如何为回归问题，选择最合适的机器学习方法？

在目前的机器学习领域中，最常见的三种任务就是：回归分析、分类分析、聚类分析。在之前的文章中，我曾写过一篇《sklearn 与分类算法》。那么什么是回归呢？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？01常用回归算法这里介绍一些回归问题中常用的机器学习方法，sklearn 作为机器学习中一个强大的算法包，内置了许多经典的回归算法，下面将一一介绍各个算法：1. 线性回归线性回归拟合一个带系数的线性模型，以最小化数据中的观测值与线性预测值之间的残差平 ………………………………