选择最优ML算法，对于解决回归问题至关重要。在面对不同类型的机器学习（ML）问题时，多种算法可供选择。然而，"没有免费的午餐"定律表明，没有一种算法能完美适用于所有问题。算法的选择取决于数据的大小和结构，因此，直接测试算法通常难以获得清晰的结果。
每种算法有其独特的优点和缺点，选择时需考虑这些特性作为指导。通常，一种算法并非总是优于另一种算法，但了解每种算法的特性有助于快速选择最佳算法并调整超参数。本文将介绍几个用于解决回归问题的ML算法，并基于它们的优缺点，提供指导准则，帮助您在解决回归问题时选择最优算法。
线性回归是一种用线性模型模拟单个输入自变量与输出因变量关系的方法。多变量线性回归扩展至模拟多个独立输入变量与输出变量之间的关系。而多项式回归通过非线性组合特征变量，适用于模拟非线性关系。回归模型常使用随机梯度下降法（SGD）进行训练。
神经网络通过多节点相互连接构建，将输入特征变量作为多变量线性组合传递给神经元。神经元之间的非线性变换允许网络模型非线性关系。神经网络可有多层，通常使用随机梯度下降法和反向传播法进行训练。
决策树是一种直观模型，通过遍历分支并根据节点决策选择下一个分支。决策树归纳过程基于信息增益衡量纯度，以确定最适合分割的属性。随机森林是决策树的集合，通过多决策树对输入向量进行运行，对于回归问题，将所有输出值求平均。
本文概述了在解决回归问题时，不同ML算法的优缺点。选择最佳算法时，需考虑算法特性作为指导。在后续文章中，我们将探讨不同分类模型的优缺点，希望本文能为您提供帮助，学习到新知识。如您喜欢本文，欢迎点赞支持。