机器学习|总结了11种非线性回归模型(理论+代码+可视化)

发布网友发布时间：2024-09-17 08:12

共1个回答

热心网友时间：2024-10-16 13:06

总结了11种非线性回归模型，包括保序回归、多项式回归、一元自变量计算三阶多项式多元自变量的多项式Pipeline形式、numpy中的多项式拟合、numpy与sklearn中的多项式回归对比、多阶多项式效果对比、绘制类似学习曲线、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、集成算法回归装袋法、提升法、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、GBDT正则化、GBDT*规则、GBDT如何做特征选择、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。这些模型在不同场景下表现各异，适合处理复杂非线性关系数据。同时，每种模型都配有代码实操演示，有助于理解模型的理论规则并进行实际操作。