迴歸算法

【迴歸】就是用屬性的歷史數據預測將來的趨勢。迴歸首先假設一些已知類型的函數能夠擬合目標數據，而後利用某種偏差分析肯定一個與目標數據擬合程度最好的函數。迴歸模式的函數定義與分類模型類似，主要差異在於分類模型採起離散預測值（例如類標號），而回歸模式採起採起的預測值。算法 迴歸算法在解決實際問題時常常會把數據拆分爲兩個數據集：訓練數據集、測試數據集。經過數據挖掘算法對訓練數據集進行建模，尋找X和Y之間的

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