4.2.2 回归算法

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4.2.2 回归算法 Spark MLlib 回归算法详解与实践 4.2.2 回归算法概览回归分析是机器学习中一类重要的监督学习算法，其目标是建立自变量（特征）与因变量（目标变量）之间的关系模型，并利用该模型预测新的因变量值。在 MLlib 4.2 中，回归算法主要包括以下几种类型：线性回归 (Linear Regression)：假设因变量与自变量之间存在线性关系，模型形式简单，易于解释，是回归分析的基础算法。广义线性回归 (Generalized Linear Regression, GLR)：扩展了线性回归模型，允许因变量服从指数族分布，并通过连接函数建立因变量期望值与自变量的线性组合之间的关系。GLR 包含了线性回归、逻辑回归、泊松回归等多种模型。