回归模型英文解释翻译、回归模型的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 regression model

分词翻译：

回归的英语翻译：

【计】 regression
【化】 regression
【医】 regression; return

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

专业解析

回归模型的汉英词典释义与统计学解析

中文术语：回归模型（Huíguī Móxíng）

英文术语：Regression Model

一、核心定义

回归模型是一种统计学方法，用于分析因变量（目标变量）与一个或多个自变量（预测变量）之间的定量关系。其本质是通过数学函数拟合数据点，揭示变量间的相关性，并基于此进行预测或因果推断。例如，经济学中常用回归模型分析GDP增长率与失业率的关系。

二、关键特征

变量关系
- 因变量（Dependent Variable）：待预测或解释的变量（如房价）。
- 自变量（Independent Variable）：影响因变量的因素（如房屋面积、地段）。
函数形式
模型通过方程描述变量关系，例如线性回归的公式：

$$

y = beta_0 + beta_1 x_1 + epsilon

$$

其中 $y$ 为因变量，$x_1$ 为自变量，$beta_0$ 为截距，$beta_1$ 为斜率，$epsilon$ 为误差项。

三、常见类型与用途

模型类型	应用场景
线性回归	分析连续变量间的直线关系（如广告投入与销售额）
逻辑回归	二分类问题（如预测用户是否购买产品）
多项式回归	非线性关系拟合（如药物剂量与疗效曲线）

四、权威参考来源

统计学经典教材：
- The Elements of Statistical Learning（Trevor Hastie等）
- Applied Linear Regression Models（Kutner等）
学术机构资源：
- 美国统计学会（ASA）对回归分析的官方解读（可访问 amstat.org 获取指南）
- 剑桥大学统计学讲义（参考 statlab.cam.ac.uk ）

注：因部分权威来源无直接在线公开链接，建议通过学术数据库（如JSTOR、SpringerLink）检索上述文献。

网络扩展解释

回归模型是统计学和机器学习中的核心方法，主要用于预测连续型变量或分析变量间的关系。其核心思想是通过数学方程描述自变量（输入特征）与因变量（输出目标）之间的关联，并基于此进行推断或预测。

一、回归模型的核心目标

预测：根据已知数据建立方程，预测新数据的因变量值（如房价预测、销售额预测）。
关系分析：量化自变量对因变量的影响程度（如研究广告投入与销量的关系）。

二、常见回归模型类型

线性回归
- 形式：$y = beta_0 + beta_1x_1 + cdots + beta_nx_n + epsilon$
- 特点：假设自变量与因变量呈线性关系，通过最小二乘法拟合最佳直线。
- 适用场景：连续型数值预测（如温度、收入）。
逻辑回归
- 形式：使用逻辑函数（Sigmoid）将线性组合映射到，输出概率值。
- 特点：虽名为“回归”，实际用于分类问题（如判断邮件是否为垃圾邮件）。
多项式回归
- 形式：通过添加自变量的高次项（如$x, x$）拟合非线性关系。
- 适用场景：数据呈现曲线趋势（如商品销量与时间的季节性波动）。
正则化回归（岭回归、Lasso回归）
- 特点：通过添加惩罚项（L1/L2范数）防止过拟合，适用于高维数据。

三、应用场景举例

经济学：预测GDP增长与失业率的关系。
医学：分析患者年龄、生活习惯与疾病风险的相关性。
工程：根据材料特性预测产品寿命。

四、模型评估指标

连续预测：均方误差（MSE）、R²（拟合优度）。
分类预测：准确率、ROC曲线、AUC值。

回归模型的选择需结合数据特征（如线性/非线性、数据维度）和问题目标（预测精度 vs. 可解释性）。实际应用中常需进行特征工程、模型调参以优化性能。