回归式

较为常见的回归分析方法：线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归以及弹性网络等
回归模型常用的评价指标包括：
R^2用于衡量因变量的变异程度能够被自变量通过回归关系解释的比例。当该数值等于1时，意味着所有的观测点均落在回归拟合线上
其计算公式为：回归平方和除以总平方和
其中，回归平方和等于总平方和减去残差平方和
而总平方和的表达式为 \sum(y -\bar y)，其中y代表实际观测值
残差平方和则表示为 \sum(y-\hat y)，\hat y表示预测值
皮尔逊相关系数用于描述两个特征之间的关联强度。

构建回归模型时需注意的问题：
是否存在对因变量具有重要影响的自变量被遗漏的情况，这将导致模型无法准确反映现实情况。例如，在建模过程中未将促销活动纳入考量因素
此外，还需检查自变量的取值范围是否超出训练模型所使用的范围。例如，若原模型是基于广告费用低于5000元的数据进行训练以预测广告点击率，而现在广告费用高于5000元，则该模型可能无法保证预测结果的有效性。

关于回归算法的选择：
当特征之间存在较强的线性相关关系时，可以选择使用岭回归方法进行建模
如果数据维度较高且包含大量特征，则采用具备正则化效果的算法往往表现更优，如岭回归、Lasso以及弹性网络等；也可以通过特征选择的方法筛选出对