？ 别着急，我带你一起“回归”！
哎呦喂，这标题一看就知道是老司机要开车了！回归？这可真是个老生常谈的话题了，就像隔壁老王家的小狗，每天早上都得回归狗窝一样，回归，回归，回归，真是让人头疼。
不过，今天咱们聊的回归可不是“回归狗窝”这种日常话题，而是更高大上的机器学习里的回归
别慌，听我慢慢说。
回归，其实就是一个预测的过程。 就像咱们预测明天会下雨还是晴天一样，回归问题就是用一堆数据，来预测一个连续型的数值。
举个例子，你想预测你家附近那家奶茶店，明天卖出多少杯奶茶？这就属于回归因为“奶茶数量”是一个连续型的数值，可以是 100 杯，也可以是 100.5 杯，甚至可以是 100.51 杯。
那回归问题和分类问题有什么区别呢？
简单来说，分类问题是预测一个离散型的数值，比如预测明天是晴天还是雨天，这个结果只有两种可能。
来，看
| 问题类型 | 预测结果 | 例子 |
|---|---|---|
| 回归问题 | 连续型数值 | 预测明天的奶茶销量 |
| 分类问题 | 离散型数值 | 预测明天的天气 |
回归问题就像是一条无止境的道路，可以取无数个值。而分类问题就像是一条岔路口，只能选择其中一个方向。
常见回归算法
现在，咱们来聊聊回归算法。其实回归算法就和“做菜”一样，有不同的做法，才能做出不同的味道。
常见的回归算法有很多，比如：
1. 线性回归 (Linear Regression)：这可是回归算法中最基础、最简单的做法，就像炒青菜一样，简单直接。
2. 逻辑回归 (Logistic Regression)：别看名字里有“回归”，但它其实是一个分类算法。不过，它的数学原理和线性回归很像，就像把青菜炒成青菜豆腐汤一样，本质上还是青菜。
3. 支持向量机 (SVM)：SVM 可以用来做回归，也可以用来做分类。它就像做一道红烧肉，既可以红烧肉片，也可以红烧肉块。
4. 决策树 (Decision Tree)：决策树也是既可以用来做回归，也可以用来做分类。它就像做一道菜谱，可以根据不同的食材和步骤，做出不同的菜肴。
5. 神经网络 (Neural Network)：神经网络就像做一道黑暗料理，可以根据不同的食材和烹饪方法，做出各种各样的菜。
当然，除了这些常见的算法，还有很多其他的回归算法，比如：
岭回归：一种用于解决线性回归中多重共线性的算法。
套索回归：一种用于特征选择和正则化的算法。
弹性网络回归：岭回归和套索回归的组合，可以同时解决多重共线性问题和特征选择
回归模型评估
做好了菜，咱们还得尝尝味道怎么样吧？这就是回归模型的评估工作。
常见的回归模型评估指标包括：
均方误差 (MSE)：用来衡量预测值和真实值之间的差距。
均方根误差 (RMSE)：MSE 的平方根，更容易理解。
平均绝对误差 (MAE)：用来衡量预测值和真实值之间的平均绝对偏差。
R 平方 (R-squared)：用来衡量模型的拟合优度。
回归问题就像是一道菜，需要根据不同的食材和烹饪方法，做出不同的美味。而回归算法就像不同的烹饪方法，可以帮助我们做出更好吃的菜。
你想知道如何预测你家附近的奶茶店明天卖出多少杯奶茶吗？
不妨试试用回归算法来预测一下吧！ 😉