文件名称：回归在数据挖掘中的应用-研究论文
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更新时间：2024-06-08 16:47:25
Kinds of regression Predictor variable
回归是一种数据挖掘技术，用于预测给定数据集的一系列连续值（数字）。 换句话说，回归用于从给定的其他变量观察产品或服务的成本。 它广泛用于商业营销，财务和趋势预测，环境建模等。 分类也类似于回归，但是它用于预测一组不连续的离散值。 在输出是工资，体重，身高等连续值的情况下使用回归。一种用于评估从属变量与多个绝对变量（预测变量）之间的相互关系的人口统计活动称为回归分析，它有助于我们知道下级变量的值因自变量而变化了多少。 回归涉及的关键术语是因变量和自变量，离群值，多重共线性，拟合不足和拟合过度。 在本文中，将讨论回归概念，并提供各种回归技术及其在现实世界中的用途。 主要的愿望是在本文中弄清回归概念及其重要性。