郑州东区数据分析师培训机构哪家有名气，郑州CDA数据分析师课程,提升业务技能,聚焦企业需求,贴合岗位诉求,实现职场逆袭,升职加薪,不再难!

　　下面我们就来具体看看6个数据分析师都应该掌握的预测模型吧。

　　01、线性回归

　　线性回归比较经典的模型之一，英国科学家Francis Galton在19世纪就使用了 "回归 "一词，并且仍然是使用数据表示线性关系较有效的模型之一。

　　线性回归是世界范围内，许多计量经济学课程的主要内容。学习该线性模型将让你在解决回归问题有方向，并了解如何用数学知识来预测现象。

　　学习线性回归还有其他好处，尤其是当你学习了两种可以获得较佳性能的方法时：

　　闭式解 一个神奇的公式，能通过一个简单的代数方程给出变量的权重。

　　梯度下降法 面向较佳权重值的优化方法，用于优化其他类型的算法。

　　此外，我们可以用简单的二维图在实践中直观地看到线性回归，这也使该模型成为理解算法的良好开始。

　　02、逻辑回归

　　虽然名为回归，但逻辑回归是掌握分类问题的较佳模型。

　　学习逻辑回归有以下几点优势：

　　初步了解分类和多分类问题，这是机器学习任务的重要部分

　　理解函数转换，如Sigmoid函数的转换

　　了解梯度下降的其他函数的用法，以及如何对函数进行优化。

　　初步了解Log-Loss函数

　　学习完逻辑回归后，有什么用？你将能够理解分类问题背后的机制，以及你如何使用机器学习来分离类别。

　　属于这方面的问题如下：

　　了解交易是否

　　了解客户是否会流失

　　根据违约概率对贷款进行分类

　　就像线性回归一样，逻辑回归也是一种线性算法。在研究了这两种算法之后，你将了解线性算法背后的主要局限性，同时认识到它们无法代表许多现实世界的复杂性。

　　03、决策树

　　首先要研究的非线性算法应该是决策树。决策树是一种基于if-else规则的，相对简单且可解释的算法，它将让你很好地掌握非线性算法及其优缺点。

　　决策树是所有基于树模型的基础，通过学习决策树，你还将准备学习其他技术，如XGBoost或LightGBM。

　　而且，决策树同时适用于回归和分类问题，两者之间的差异较小，选择影响结果的较佳变量的基本原理大致相同，你只是换了一个标准来做。

　　虽然你了解了回归中超参数的概念，如正则化参数，但在决策树中这是极其重要的，能够帮你明确区分模型的好坏。

　　同时，超参数在学习机器学习的过程中也至关重要，决策树能很好地对其进行测试。

　　04、随机森林

　　由于决策树对超参数和简单假设的敏感性，决策树的结果相当有限。当你深入了解后，你会明白决策树很容易过度拟合，从而得出的模型对未来缺乏概括性。

　　随机森林的概念非常简单。有助于在不同的决策树之间实现多样化，从而提高算法的稳健性。

　　就像决策树一样，你可以配置大量的超参数，以增强这种集成模型的性能。集成（bagging）是在机器学习中一个非常重要的概念，能为不同的模型带来了稳定性，即用平均数或投票机制将不同模型的结果转化为一个单一的方法。

　　在实践中，随机森林训练了固定数量的决策树，并对之前所有这些模型的结果进行平均。就像决策树一样，我们有分类和回归随机森林。如果你听说过 “群体智慧 "这个概念，那么集成模型就相当于将这个概念应用于机器模型训练。

　　05、XGBoost/LightGBM

　　其他基于决策树的算法，并能带来稳定性的模型有XGBoost或LightGBM。不仅能提升算法，还能提供更稳健和概括性的模式。

　　在Michael Kearns发表了关于弱学习者和假设检验的论文后，关于机器学习模型的思潮得到了关注。当中表明，增强模型是解决模型受到整体权衡偏差与方差的方案。此外，这些模型是Kaggle竞赛中较受欢迎的选择。

　　06、人工神经网络

　　较后，是当前预测模型中的——人工神经网络（ANNs）。

　　人工神经网络是目前较好的模型之一，可以在数据中找到非线性模式，并在自变量和因变量之间建立真正复杂的关系。通过学习人工神经网络，你将接触到激活函数、反向传播和神经网络层的概念，这些概念应该为你研究深度学习模型打下良好的基础。