在当今的数据驱动世界中，回归分析是预测和理解变量之间关系的重要工具。本文将介绍五种常用的回归模型，以及它们各自的优点和缺点。🚀

首先登场的是线性回归，这是一种简单直接的方法，用于预测一个连续变量。它易于理解和实现，但可能无法捕捉复杂的数据模式。🔍

接下来是岭回归，这种技术通过引入正则化项来解决多重共线性问题，提高了模型的稳定性。不过，选择合适的正则化参数需要一定的技巧。📊

然后是套索回归（Lasso），它不仅能够减少模型复杂度，还能进行特征选择。然而，当存在高度相关的特征时，Lasso 可能会随机选择其中一个。🧐

弹性网络回归结合了岭回归和 Lasso 的优势，适用于高维数据集。但是，其性能依赖于正则化参数的选择。🔄

最后是支持向量回归（SVR），它使用核技巧处理非线性关系。虽然 SVR 在某些情况下表现出色，但它对异常值非常敏感。🔍

每种回归模型都有其独特的应用场景和局限性。希望这篇文章能帮助你更好地理解这些模型，并为你的项目选择最合适的一种！🎯

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