🌟常用的回归算法📚

在数据分析与机器学习领域，回归算法是预测连续值输出的重要工具。temperamentalkj的这篇博客详细介绍了几种常见的回归算法，帮助大家更好地理解和应用这些技术。💡

首先提到的是线性回归（Linear Regression），这是最基础也是最经典的回归方法之一。它通过拟合一条直线来描述自变量和因变量之间的关系，简单直观，适用于数据分布较为线性的场景。📈

接着是岭回归（Ridge Regression），它在解决多重共线性问题时表现出色。当特征之间存在较强的相关性时，岭回归通过引入L2正则化项，有效减少模型过拟合的风险。📊

此外，文章还提到了Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator），它不仅能像岭回归一样进行正则化，还能实现特征选择。这意味着它可以自动剔除不重要的特征，让模型更加简洁高效。🔍

最后，博客强调了弹性网络（Elastic Net）的重要性，它是岭回归和Lasso回归的结合体，兼具两者的优势，在高维数据中表现尤为突出。🌐

这些回归算法各有千秋，合理选用可以显著提升模型性能！👏

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