用于预测分析的建模技术是（ ），它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系，这种技术通常被称为（ ）。
A: 回归算法
B: 分类算法
C: 神经网络
D: 决策树
A: 回归算法
B: 分类算法
C: 神经网络
D: 决策树
举一反三
- 回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种预测模型技术，应用于预测时间序列模型和找到变量之间的关系
- 线性回归算法是Microsoft 决策树算法的一种变体，有助于计算依赖变量和独立变量之间的线性关系，然后使用该关系进行预测。
- 有关回归分析与分类算法的区别错误的说法是哪个？? 回归分析和分类算法的输入和输出都可以处理数值型的变量。|CART算法既可以做分类分析，也可以做回归预测。|分类算法和回归分析都要通过有监督的训练拟合输入和输出变量的关系。|分类算法不能做定量预测，回归分析只是做定量预测。
- 回归分析的目的是（ ）。 A: 研究一个变量与多个变量之间相关的程度和性质 B: 揭示变量间的因果关系，建立回归方程，通过自变量来预测和控制因变量 C: 研究两个变量之间相关的程度和性质 D: 揭示变量间的平行关系，建立回归方程，通过自变量来预测和控制因变量
- 回归分析和相关分析的关系是( )。 A: 回归分析可用于估计和预测 B: 回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测 C: 回归分析是相关分析的基础 D: 相关分析是研究变量之间的相互依存关系和密切程度