线性回归模型有哪些？

线性回归模型是一种用于预测连续变量的统计方法，它基于输入特征与输出变量之间的线性关系。以下是一些常见的线性回归模型：

1.简单线性回归（SimpleLinearRegression）：这是最简单的线性回归模型，只有一个输入特征和一个输出变量。它试图找到一个直线方程，可以最好地拟合数据。

2.多元线性回归（MultipleLinearRegression）：这是一种更复杂的线性回归模型，有多个输入特征和一个输出变量。它试图找到一个多元线性方程，可以最好地拟合数据。

3.正则化线性回归（RidgeRegression）：这是一种对多元线性回归进行正则化的模型，以防止过拟合。它通过在损失函数中添加一个L2正则化项来实现。

4.Lasso回归（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperatorRegression）：这是一种对多元线性回归进行正则化的模型，不仅可以防止过拟合，还可以实现特征选择。它通过在损失函数中添加一个L1正则化项来实现。

5.岭回归（RidgeRegression）：这是一种对多元线性回归进行正则化的模型，以防止过拟合。它通过在损失函数中添加一个L2正则化项来实现。

6.弹性网络回归（ElasticNetRegression）：这是一种结合了Lasso和Ridge两种方法的模型，既可以防止过拟合，又可以实现特征选择。

7.逻辑回归（LogisticRegression）：虽然名字中有“回归”，但逻辑回归实际上是一种分类算法，而不是回归算法。它试图找到一个可以将输入特征映射到特定概率值的函数，这个概率值可以被解释为某个事件发生的概率。