数据预测在当下的商业社会中有着重要的意义，企业可以通过数据预测来合理分配人力、物力和财力，更好地把握市场趋势。那么什么是数据预测，数据预测的模型又有哪些呢？一起来学习吧~

一、什么是数据预测？

数据预测简而言之，就是基于已有的数据集，归纳出输入变量和输出变量的关系。基于这种关系，我们可以得到两个重要的用途：发现对输出变量产生重要影响的输入变量，另一方面我们可以得到当在数量关系具有普适性和未来情况不变的假设下，可以用于对新的数据的预测。我们将数值型输出的情况的预测称之为回归，对于分类型输出的变量的预测称之为分类。

二、预测模型

对于数据预测模型我们根据数据的输出形式分类为：回归预测模型和分类预测模型。

1.回归预测模型：

回归预测模型的核心目标是找到一个能够最好地拟合数据的数学方程式，这个方程可以表达为y = f(x)，其中y是因变量，x是自变量，f代表两者之间的函数关系。根据自变量的数量，可以分为一元回归和多元回归；根据函数关系的类型，又可分为线性回归和非线性回归。

最简单常见的回归模型————线性回归：

 y = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₙxₙ + ε

自变量（X）：自变量是模型中用来预测或解释因变量的输入特征，可以是单个变量（一元线性回归），也可以是多个变量（多元线性回归）。在实际应用中，自变量通常代表影响因变量的各种因素，如房价预测中的房屋面积、位置、房龄等。因变量（Y）：因变量是模型试图预测的目标变量，它受到自变量的影响并表现出某种变化趋势。在房价预测的例子中，因变量就是房屋的价格。回归系数（β）：回归系数是自变量前面的参数，它们决定了每个自变量对因变量的影响程度。在多元线性回归中，每个自变量都有一个对应的回归系数，表示该自变量对因变量的贡献大小和方向。误差项（ε）：误差项表示模型无法解释的部分，即除了自变量之外，还有哪些因素影响了因变量。在统计学中，误差项通常被假设为服从正态分布的随机变量，其均值为零，方差为常数

2.分类预测模型：

分类预测模型是一类用于将数据项映射到特定类别或组别的算法和统计方法的总称

比较抽象，这里先介绍一个简单常见的分类预测模型————Logistic回归模型：

Logistic回归模型是一种广义线性回归分析模型，特别适用于因变量为分类变量的情况，当需要根据一组自变量预测一个二分类结果（如疾病发生与否，这里我们一般用0和1表示）时，Logistic回归是常用的方法之一。

ln(P/1-P)=β0​+β1​X1​+β2​X2​+⋯+βk​Xk​+ϵ

参数分析：对于P而言为输出变量（记为y）取类别值为1的概率，对于其余参数而言于线性回归的概念一致。对于该公式我们似乎无法理解凭空出现的P，在这之间涉及了sigmoid函数，他将线性组合的结果映射到 (0, 1) 区间内。仅需了解即可。

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