什么是回归算法，常见回归算法介绍
回归算法是一种有监督学习的机器学习方法，用于研究和预测自变量（输入特征）与因变量（目标值）之间的定量关系。其核心目标是通过训练数据拟合出一个数学模型，使得模型能够尽可能准确地预测新的数据点的输出值。回归算法在机器学习中广泛应用于各种预测任务，如房价预测、股票走势分析等，其主要目的是通过训练数据建立输入变量与输出变量之间的关系模型，从而对未知数据进行有效预测。
常见的回归算法有很多，以下是一些较为常见和常用的回归算法及其介绍：
线性回归（Linear Regression） ：
线性回归是最简单的回归算法之一，通过拟合一条直线来预测因变量的值。它可以用于简单线性回归（只有一个自变量）和多元线性回归（多个自变量）。
岭回归（Ridge Regression） ：
岭回归是一种正则化方法，通过在损失函数中添加L2正则项来防止模型过拟合。它适用于特征之间存在多重共线性的情况。
LASSO回归（Lasso Regression） ：
LASSO回归也是正则化方法的一种，但它使用L1正则项。与岭回归不同，LASSO可以将不重要的特征的系数压缩为零，从而实现特征选择。
弹性网络回归（Elastic Net） ：
弹性网络结合了岭回归和LASSO回归的优点，通过同时使用L1和L2正则项来处理特征之间的多重共线性和特征选择问题。
多项式回归（Polynomial Regression） ：
多项式回归是线性回归的扩展，通过将自变量的高次幂引入模型中来拟合非线性关系。
支持向量机回归（Support Vector Machine Regression, SVR） ：
支持向量机回归是支持向量机（SVM）的变种，用于回归问题。它通过找到一个超平面来最大化数据点之间的间隔，并对未见数据进行预测。
决策树回归（Decision Tree Regression） ：
决策树回归通过构建一棵决策树来进行回归分析。每一步选择最优的分裂属性，直到满足停止条件为止。
随机森林回归（Random Forest Regression） ：
随机森林回归是多个决策树的集成方法，通过平均多棵树的预测结果来提高模型的稳定性和准确性。
多层感知机回归（Multilayer Perceptron Regression, MLP） ：
多层感知机回归是一种基于神经网络的回归方法，通过训练一个包含多个隐藏层的神经网络来进行回归分析。
这些回归算法各有优缺点，选择合适的算法需要根据具体问题的特点和数据的特性来决定。例如，线性回归适用于线性关系明显的数据，而岭回归和LASSO回归则适用于特征之间存在多重共线性的情况。支持向量机回归和随机森林回归则在处理复杂非线性关系时表现较好