機器學習中迴歸模型對比

【1】普通線性迴歸：最小二乘法，使平方誤差最小，適用於線性迴歸，容易受到異常值的影響。 無異常值情況： 有異常值情況： 【2】嶺迴歸：添加了標準化，排除了異常值的干擾 【3】多項式迴歸，需要手動設置多項式次數 如果數據點本身的模式中帶有自然的曲線，而線性模型是不能捕捉到這一點的，來看看多項式模型的效果 【4】決策樹迴歸 還有一種帶AdaBoost算法的決策樹迴歸器，效果更好 決策樹是一個樹狀模型，

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