什么是回归分析？
回归分析（Regression Analysis）是统计学和机器学习中用于研究变量之间关系的重要方法。 它通过建立一个数学模型，来预测一个或多个自变量（输入）对因变量（输出）的影响。
常见的回归类型
- 线性回归（Linear Regression）：假设变量间存在线性关系。
- 多元线性回归（Multiple Linear Regression）：包含多个自变量的线性模型。 <
- 逻辑回归（Logistic Regression）：用于分类问题，尤其是二分类。
- 多项式回归（Polynomial Regression）：拟合非线性关系。
- 岭回归与Lasso回归：用于处理多重共线性和特征选择。
应用场景
回归分析广泛应用于金融预测、市场营销、医学研究、社会科学、工程建模等领域。 例如：房价预测、用户行为分析、疾病风险评估等。
学习建议
初学者可从简单线性回归入手，掌握最小二乘法、R²、残差分析等核心概念； 进阶者可探索正则化方法、交叉验证、模型诊断等内容。