数据建模常用的方法和模型
数据建模常用的方法和模型
建模方法
1、线性回归：
线性回归是一种常用的数据建模方法，它假设被解释变量（自变量）与解释变量（因变量）之间存在着线性关系，可以利用假设中的参数来预测解释变量（因变量）的值。
2、决策树：
决策树是一种常用的数据建模方法，根据客观记录数据中可以挖掘的特征信息来建立决策树，通过分类、回归两种方法来预测给定变量的值。
3、聚类：
聚类是一种无监督学习的数据建模方法，其目的是将数据集中的点划分到不同的集中，根据特征差异并尽可能保持多样性来进行划分。
4、神经网络：
神经网络是一种深度学习模型，它采用多层前馈网络构造，通过不断学习和更新人工神经网络中的参数来实现对输入特征的自动分类或者回归预测。

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