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回归模型

在需求预测中，回归模型是一种常用的机器学习方法，用于预测连续数值的结果。回归模型能够根据历史数据找到输入特征与输出变量之间的关系，并利用这些关系对未来的需求进行预测。本节将详细介绍几种常见的回归模型，包括线性回归、多项式回归、岭回归和随机森林回归，并通过具体的例子和代码展示如何在实际需求预测中应用这些模型。

线性回归

线性回归是最基本的回归模型之一，它假设输入特征与输出变量之间存在线性关系。线性回归模型可以表示为：

y

其中，y是输出变量，x1,x2,…,

1.线性回归模型的原理

线性回归的目标是找到最佳的参数β0,β

MSE

其中，yi