Microsoft 線性回歸算法是 Microsoft 決策樹算法的一種變體，有助于計算依賴變量和獨立變量之間的線性關(guān)系，然后使用該關(guān)系進行預(yù)測。
該關(guān)系采用的表示形式是最能代表數(shù)據(jù)序列的線的公式。例如，以下關(guān)系圖中的線是數(shù)據(jù)最可能的線性表示形式。

關(guān)系圖中的每個數(shù)據(jù)點都有一個與該數(shù)據(jù)點與回歸線之間距離關(guān)聯(lián)的錯誤。回歸方程式中的系數(shù) a 和 b 可以調(diào)整回歸線的角度和位置。可以對 a 和 b 進行調(diào)整，直到與所有點都關(guān)聯(lián)的錯誤總數(shù)達到最低值，以此獲得回歸公式。
還有其他類型的使用多個變量的線性回歸以及非線性回歸方法。但是，線性回歸是一種眾所周知的有用方法，可對一些潛在因素中更改的響應(yīng)進行建模。

示例
可以使用線性回歸確定兩個連續(xù)列之間的關(guān)系。例如，您可以使用線性回歸根據(jù)生產(chǎn)或銷售數(shù)據(jù)計算趨勢線。還可以使用線性回歸作為基礎(chǔ)，來開發(fā)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘模型，以評估數(shù)據(jù)列之間的關(guān)系。
盡管有許多計算線性回歸的方法，而且這些方法不需要數(shù)據(jù)挖掘工具，但是使用 Microsoft 線性回歸算法計算線性回歸的優(yōu)勢在于可以自動計算并測試變量之間所有可能的關(guān)系。您不必選擇計算方法，如計算最小平方法。但對于結(jié)果受多個因素影響的應(yīng)用場景，線性回歸可能會過分簡化其中的關(guān)系。

下面我們進入主題，通過簡單的過程配置我們來實現(xiàn)整個數(shù)據(jù)挖掘的過程，依次步驟如下：

參考文獻：
Microsoft 線性回歸算法
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms174824(v=sql.105).aspx

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/Bobby0322/p/4107980.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《BI那点儿事》Microsoft 线性回归算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。