线性回归
组件介绍
“线性回归”（Linear Regression） 控件为线性回归算法，可选择 L1（LASSO），L2（ridge）或 L1L2（弹性网络）正则化。可用于回归任务。
线性回归模型可以识别预测变量 xi 和响应变量 y 之间的关系。此外，可以指定 Lasso 和 Ridge 正则化参数。Lasso 回归使具有 L1 范数惩罚项的最小二乘损失函数和 L2 范数惩罚项的 Ridge 正则化的惩罚版本最小化。
- 输入：
- data：数据集
- pre: 预处理方法
- 输出：
- lrn: 在交互页面中配置参数后的线性回归学习算法
- mod: 已训练的模型（仅当输入端data存在时，才会有输出信息）
- data: 回归系数
页面介绍
点击 “线性回归”（Linear Regression） 控件查看参数配置页面，如下图所示：
参数选项
| 选项 | 说明 | 取值范围 | 样例值 |
|---|---|---|---|
| 模型名称 | 设置模型名称，用于在其他组件中区分不同的模型 | 非空字符串 | Linear Regression |
| 规则化 | 设置正则化力度（α）和 Elastic net 混合比例参数 | 无正则化 | 无正则化 |
使用案例
在下图所示的案例中，使用 “加载文件”（File） 控件加载数据集，连接 “线性回归”（Linear Regression） 控件构建模型，之后把 “加载文件”（File） 控件以及 “线性回归”（Linear Regression） 控件与 “预测”（Predictions） 控件连接起来查看预测的结果。
案例中加载 housing 数据集， “线性回归”（Linear Regression） 控件参数使用默认值。案例中控件的配置以及执行结果如下图所示。
