一种联合多项式和弹性回归的数据建模

针对一般数据的线性回归分析,回归模型的变量与标签值之间可能存在非线性相关的特点,若采用传统的回归分析方法,无法精确建立回归曲线拟合模型,因此分析并提出一种全新的建模方法以解决此类问题。首选,利用多项式变换,将非线性数据转换为线性模型;而后,通过建立Lasso弹性回归模型,优化原始特征的选择;最终,在消除多重共线性的同时,也确保了数据预测获得良好的拟合模型,并得到了满意的分析结果。多项式回归和lasso是基于传统线性回归模型的改进和拓展,在算法上进行优化和改良,拓展了传统回归方法的建模思路,提升了模型预测精确度,对于分析和研究数据科学具有创新意义。