📚sklearn回归方法汇总demo 📊

在机器学习的世界里，回归分析是预测连续值的重要手段之一。今天，让我们一起探索sklearn库中强大的回归工具！💪

首先登场的是经典的线性回归模型 LinearRegression 📈，它通过最小化误差平方和来拟合数据，简单高效。接着是 Ridge 和 Lasso 回归 🏹，它们通过引入正则化项避免过拟合，Ridge 平滑参数，而 Lasso 则能实现特征选择。此外，ElasticNet 结合两者优势，堪称全能选手！💡

再来看看非线性回归模型，如 SVR（支持向量回归） ⚡️ 和 DecisionTreeRegressor 🌲。SVR 适用于复杂数据分布，Decision Tree 则直观易懂。随机森林 Random Forest Regressor 🌳更是通过集成多个决策树提升性能。

最后别忘了 Gradient Boosting 模型，如 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 🏆，它们以强大的预测能力征服了众多比赛场景。

无论你是初学者还是进阶者，sklearn 都提供了丰富的选择！快来试试吧，让数据说话，用代码赋能！🎯✨