回归模型分类是什么?

回归模型分类是一种数据挖掘的机器学习算法，用于预测和分析连续值类别的大量数据，如房屋价格、注册用户数量等。回归模型分类常被用于非常规回归问题，即回归模型在这类问题中是有效的。

回归模型分类中包括多种技术，例如线性回归、多项式回归、反向回归和Logistic回归等，其中，线性回归是最受欢迎的方法，是研究分类预测所最常使用的方法。它使用一系列样本（观察）来预测输入变量和输出变量之间的关系，例如横纵坐标的线性关系。从一个或多个变量中预测相关变量的值，可以得到直线回归模型。

多项式回归中，可以从一个变量中确定出另一个变量值，使用多项式函数进行建模，而反向回归用于从一组输入变量中推导出单个输出变量，也可用于推导输入变量。Logistic回归可用于分类问题，它把离散类别的结果转换为一个连续值，例如二项式或多项式，并基于训练数据预测结果。

拓展知识：

回归模型分类的另一种应用是强化学习（RL）。强化学习是一类机器学习算法，用于优化特定环境的行为，从而实现在某种任务中的优秀性能。基于强化学习的回归模型分类可以用于玩家或AI的行动和决策，以实现更好的绩效。