机器学习回归模型完整知识点总结与梳理
回归分析是监督学习核心，需掌握线性回归假设、残差、多重共线性、异常值处理、MSE与MAE区别、L1 L2正则化、异方差、VIF及逐步回归，并用MAE、MSE、RMSE、R²和调整R²评估模型。
回归分析是机器学习监督学习中的核心分支之一，它帮助我们理解变量间的依赖关系，并用于预测连续型数值输出。无论你是初学者还是进阶学习者，掌握回归的核心概念、常见问题及其评价指标都至关重要。下面，我们将围绕10个必知的回归问题和5个关键评价指标，展开一份清晰、实用的教程。
第一部分：回归分析10个关键问题
1、线性回归的假设是什么？
线性回归模型要有效运行，依赖于以下四个基本假设：
- 线性：自变量（x）与因变量（y）之间必须存在线性关系，即x的变化会按相同方向引起y的变化。
- 独立性：各特征之间应相互独立，也就是尽量不存在多重共线性。
- 正态性：残差（预测值与真实值的误差）需服从正态分布。
- 同方差性：在回归线周围，数据点的分散程度（方差）对于所有x值应保持一致。
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