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美林數據技術股份有限公司（簡稱：美林數據，NEEQ：831546）是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商。

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【數據挖掘算法分享】機器學習平臺——回歸算法之線性回歸

2022-07-28 17:45:26 次
線性回歸是應對回歸問題最常用的方法，其是一種線性的數據建模方法，可以通過凸優化的方法進行求解，具體通過最小化下面的目標函數進行求解：
線性回歸
其中J（θ）， 為W^T*X和Y的函數。目標函數包含兩部分內容，正則項用于控制模型的復雜度（最小化結構風險函數），損失用于度量擬合誤差（通常使用均方誤差），目標函數通常為w的凸函數。正則項參數 λ>0（regParam）為最小化誤差和模型復雜度之間提供了一種折中（如，用來避免過擬合）。
線性回歸算法的整個步驟如下：

（1）給定訓練數據樣本集
線性回歸
選取初值θ0，給定收斂容差 ε，最大迭代次數K，然后解下面優化問題：
線性回歸

（2）采取下面公式更新θ
新型回歸

（3）當線性回歸或者k<K ,輸出θ，否則轉步驟2.
（4）構造回歸決策函數
線性回歸
線性回歸適合分布式實現，能支持大數據量建模。

線性回歸算法假設每個影響因素與目標之間是線性關系，并通過特征選擇，得到關鍵影響因素的線性回歸系統。該算法是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計方法，通過凸優化的方法進行求解。在實際業務中應用十分廣泛。下面演示下Tempo機器學習平臺中線性回歸算法的使用方法。

數據格式
必須設置類屬性（輸出），且類屬性（輸出）必須是連續型（數值）；
非類屬性（輸入）可以是連續型（數值）也可以是離散型（名詞）；

參數說明
線性回歸參數說明

參數 類型 描述
數據標準化 下拉框 設置數據標準化的方法，字符型，取值范圍：無處理，歸一化，標準化，默認值為無處理
取值區間下限 文本框 設置歸一化取值區間下限，浮點型，取值范圍：[0,∞)，默認值為0
取值區間上限 文本框 設置歸一化取值區間上限，浮點型，取值范圍：[0,∞)，默認值為1
正則化參數 文本框 正則化參數控制機器的復雜度，浮點型，取值范圍：[0,∞)，默認值為0.01
收斂容差 文本框 設置終止迭代的誤差界，浮點型，取值范圍：[0,∞)，默認值為0.000001
最大迭代次數 文本框 設置最大迭代次數，整型，取值范圍：[1,∞)，默認值為100
罰函數類型 下拉框 設置懲罰函數類型，0對應L2罰函數，1對應L1罰函數，(0,1)之間對應L1和L2的組合罰函數。浮點型，取值范圍：[0,1]，默認值為0
求解方法 下拉框 選擇線性回歸的求解方法，文本型，取值范圍：Auto，L-BFGS,Normal （Normal->加權最小二乘法，L-BFGS->牛頓法，Auto->算法自動選取（L-BFGS,Normal）中的一種）。默認值為Auto
是否顯示變量重要性 復選框 用戶選擇是否分析每個變量對于回歸結果的影響程度，如果選擇是，則在洞察中顯示參與建模的每個變量對于模型的貢獻程度情況

結果說明
線性回歸
線性回歸的方程及其系數。
線性回歸
最后一列屬性“prediction”為回歸預測列。

演示示例
構建如下流程：
TempoAI線性回歸流程
【文件輸入】節點配置如下：
Tempo AI線性回歸流程

【設置角色】節點配置如下：
【設置角色】

【線性回歸】節點配置如下：
【線性回歸】節點配置
流程運行結果如下：
Tempo機器學習平臺
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