机器学习回归算法
1. 线性回归（Linear Regression）：最简单的回归算法，假设输入和输出之间存在线性关系。它试图找到一条直线，以最小化预测值与实际值之间的差异。2. 决策树回归（Decision Tree Regression）：使用决策树来预测连续值。每个节点代表一个特征，通过分割数据来形成决策树。3. 随机森林回归（Random Forest Regression）：由多个决策树组成的集成学习方法，通过平均多个决策树的预测结果来提高准确性。4. 支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）：一种基于支持向量机的回归算法，通过找到最佳超平面来预测连续值。5. 神经网络回归（Neural Network Regression）：使用神经网络来预测连续值，通过调整网络权重来最小化预测误差。6. K最近邻回归（KNearest Neighbors Regression, KNN Regression）：根据训练数据中与目标数据点最相似的K个点的平均输出值来预测目标数据点的输出值。7. 岭回归（Ridge Regression）：一种正则化线性回归方法，通过向损失函数添加一个正则化项来减少模型复杂度，从而避免过拟合。8. Lasso回归（Lasso Regression）：另一种正则化线性回归方法，通过向损失函数添加一个L1正则化项来减少模型复杂度，同时具有特征选择的功能。
这些回归算法可以根据具体问题选择使用，或者结合多种算法来提高预测性能。
