(1) 收集数据:采用任意方法收集数据。
(2) 准备数据:回归需要数值型数据,标称型数据将被转成二值型数据。
(3) 分析数据:绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分析,在采用缩减法
求得新回归系数之后,可以将新拟合线绘在图上作为对比。
(4) 训练算法:找到回归系数。
(5) 测试算法:使用R2
或者预测值和数据的拟合度,来分析模型的效果。
(6) 使用算法:使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提
升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。
预测数值型数据-回归
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