📊 回归模型训练与预测 📈

在数据分析和机器学习领域，回归模型是一种非常重要的工具。它主要用于预测连续型变量的结果，比如房价预测、股票价格分析等。在实际操作中，回归模型的训练是一个关键步骤，它需要我们从数据集中提取特征，并通过算法找到输入与输出之间的关系。

首先，我们需要准备数据。这一步骤包括数据清洗、缺失值处理以及特征选择。干净的数据是成功建模的基础！接着，将数据分为训练集和测试集，以便评估模型性能。常用的回归算法有线性回归、岭回归、Lasso回归及支持向量回归（SVR）等。

训练完成后，我们可以使用测试集来验证模型的效果。评价指标如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）能够帮助我们判断模型的好坏。如果结果不理想，可以尝试调整超参数或更换模型。

最后，当模型经过充分优化后，就可以投入预测任务啦！无论是未来趋势的预测还是异常检测，回归模型都能为我们提供有力的支持！🎯✨