这段文本基本上聊聊了机器学中的回归算法，包括其原理、类型、应用以及怎么搞优良预测准确性。

回归算法概述

• 回归算法是一种用于预测数值型因变量的统计方法。
• 它通过琢磨数据之间的关系，帮我们预测以后趋势和Zuo出决策。
• 回归算法Neng够预测新鲜数据的值。

常见的回归算法

1. 线性回归通过一条直线拟合数据点的趋势。
2. 许多项式回归在线性回归的基础上，通过加入高大次项来拟合非线性数据。
3. 决策树回归通过树状结构来预测数值型数据。
4. 支持向量机回归通过构建超平面来预测数值型数据。
5. 岭回归和Lasso回归dou是通过正则化方法来搞优良模型的预测Neng力。

搞优良预测准确性的方法

• 数据预处理包括数据清洗、特征选择等。
• 模型选择，如线性回归、决策树、支持向量机等。
• 模型优化通过调整模型参数来优化模型性Neng。

应用场景

• 金融领域股票价钱预测、贷款凶险评估、投钱组合优化等。
• kan病领域生病预测、患者治病等。
• 买卖领域销量预测、买卖场琢磨等。

文本中的代码示例

文本中给了优良几个代码示例，演示了怎么用Python中的scikit-learn库实现不同的回归算法。比方说：

python from sklearn.linear_model import LinearRegression X = np.array y = np.dot) + 1 reg = LinearRegression.fit print) print print

这段代码演示了怎么用线性回归模型来拟合数据， 并计算模型的评分、系数和截距。

回归算法是机器学中的基础工具， 通过搞懂其原理和应用，我们Nenggeng优良地利用数据来预测以后趋势，Zuo出geng明智的决策。