回归算法在定义良好的关系数据实体上作为成熟的模型执行，但对于脉动数据集效率不高。然而，处理高度不规则性的数据更为复杂，因为其要求基本上是不可避免的。在本文中，提出了一种新颖的算法，使用基于波动的计算来估计非均匀或脉动数据的连续结果。所提出的处理不规则数据的独特方法将解决回归技术的关键应用。
回归算法是机器学习的基础，通过对输入特征和目标变量之间的关系进行建模来预测连续结果。与将数据点分配给离散类别的分类不同，回归预测数值，这使其在金融、医疗保健和环境科学等领域至关重要。例如，预测房价或股市趋势在很大程度上依赖于回归模型。这些算法旨在最大限度地减少预测误差，确保结果准确可靠。简单线性回归使用一条直线对一个自变量和因变量之间的关系进行建模。对于更复杂的场景，多元线性回归会考虑多个自变量。多项式回归等先进技术捕获非线性关系，而岭回归和套索回归则通过正则化解决过度拟合和特征选择问题。弹性网络结合了这些方法以获得更大的灵活性。支持向量回归 (SVR) 和决策树回归等机器学习技术可有效处理非线性数据，而随机森林和梯度提升等集成方法通过聚合多个模型来提高准确性。深度学习中流行的神经网络擅长处理大规模和复杂的数据。均方误差 (MSE) 和 R 平方等评估指标可确保模型的准确性。随着计算方法和自动化工具的进步，回归继续推动跨行业的创新。
(PDF) 不规则模式回归算法。来源：https://www.researchgate.net/publication/386046516_Irregular_Pattern_Regression_Algorithm [2024 年 11 月 27 日访问]。
回归算法在定义良好的关系数据实体上作为成熟的模型执行，但对于脉动数据集效率不高。然而，处理高度不规则性的数据更为复杂，因为其要求基本上是不可避免的。在本文中，提出了一种新颖的算法，使用基于波动的计算来估计非均匀或脉动数据的连续结果。所提出的处理不规则数据的独特方法将解决回归技术的关键应用。