淺析迴歸分析是什麼

迴歸分析是一種預測模型，研究自變數和因變數之間的關係。用於分析自變數變化時因變數的變化值，要求自變數相互獨立。迴歸分析的分類如下：（1）線性迴歸分析，要求自變數是連續的。線性迴歸使用一條直線（迴歸線）來建立因變數與一個或多個自變數之間的關係。

線性迴歸的主要特點如下：①自變數與因變數之間存線上性關係。②多重共線性、自相關和異方差對多元線性迴歸影響很大。③線性迴歸對異常值非常敏感，會影響預測值。④在處理多個自變數時，需要使用逐步迴歸來自動選擇顯著性變數無需人工干預。思路是在模型中逐個引入自變數，並進行F檢驗、t檢驗等過濾變數。當新引入的變數對模型結果沒有改善時，將其去除，直到模型結果穩定。逐步迴歸的目的是選擇重要的自變數。用最少的變數最大化模型的預測能力。

它也是一種降維技術。主要方法是前向法和後向法。前者從最顯著的變數開始，逐漸增加不太顯著的變數；（2）邏輯迴歸邏輯迴歸是資料分析中常用的演算法，其輸出為機率估計值。這個值用sigmoid函式對映到［0，1］區間，可以用來實現樣本分類。Logistic迴歸對樣本量有一定的要求。當樣本量較小時，機率估計的誤差較大。

（3）多項式迴歸在迴歸分析中，有時會遇到線性迴歸線擬合效果不好的情況。如果發現散點圖中的資料點是多項式曲線，可以考慮使用多項式迴歸進行分析。使用多項式迴歸可以降低模型的誤差，但如果處理不當，很容易導致過擬合該模型。迴歸分析完成後，需要對結果進行分析，並將結果視覺化，檢查擬合程度。